学习笔记(01):以性别预测为例，谈谈数据挖掘中常见的分类算法-数据挖掘的基本流程和常见的分类算法...

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一. 数据挖掘基础

数据挖掘：用各种方法（统计学、机器学习、爬虫）来解决各种实际问题；

机器学习：算法层面

数据挖掘工程师：程序员

入门：

通俗;

1.PCI(集体智慧编程)

2. 写个程序.... （直接下载）

3. 数学之美 （纸质版无拓展阅读）

正统：

1机器. 数据挖掘导论

2. 数据挖掘概念和技术

进阶：

公开课：

Andrew NG：编程语言；通读易懂

林轩.  机器学习基础-不太好懂，数学基础较高

          机器学习技术--比较实用，介绍主流机器学习模型，课后习题巩固理论，代码化解决问题。

书籍文档：

统计学习方法--李航（诺亚方舟实验室主任，信息检索方向），概括性：模型、算法、策略

机器学习实战--各个模型代码实现

Scikit-learn文档--实用性强

实践：

Kaggle比赛：问题、项目、数据比较全、结果评价、论坛交流、奖金

SIGKDD2016：

二. 数据挖掘实例：性别预测