人若志趣不遠，心不在焉，雖學不成。-----張載
python資料探勘 資料探勘部分相對而言要難一些，只實現資料探勘的操作還不夠，還需要一定的數學功底，正如吳恩達所說，數學只是機器學習的基礎。對於一般常用的**模型、分類模型和聚類模型都可以通過python的sklearn模組實現，所以實操不難。重要的是理論知識的掌握，這裡介紹幾本理論方面的書： 《資料探勘導論》：非常適合資料探勘入門，內容詳實，講解的條理也很清晰。 《資料探勘概念與技術》：同樣是一本不可多得的好書，首先介紹挖掘方法的概念和理論知識，然後通過某些資料集來完成手工計算的過程，對於讀者來說，具有代入感，學習起來也會比較有勁。 《統計學習方法》：是一本完全偏理論的書籍，包含了很多演算法的推理過程，如knn演算法、貝葉斯演算法、決策樹演算法、支援向量機演算法等，這些推理對讀者的數學知識要求比較高。
書雖好但是需要一定的數學基礎才能看上面的書籍，如果是小白或者很基礎的朋友，建議看上面首先提到的書籍。 好了，朋友們，個人學習python的書籍和經歷就分享到這裡，如果你在學習的時候遇到難題，千萬不要放棄，堅持就是勝利，你可以的，相信自己~~~
Python零基礎入門
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