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KNN算法全称为K-Nearest Neighbor,中文也叫做K-最近邻算法。KNN是一种分类算法。

大数据无处不在。在时下这个年代，不管你喜欢与否，在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。 本教程将会简要介绍何谓大数据，无论你是尝试抓住时机的商人，抑或是寻找下一个项目的编程高手，你都可以学到它是如何为你所用，以及如何使用Twitter API和Python快速开始。

本文讲述最邻近算法以及 python 实现最邻近算法案例。

上次简单介绍了kNN算法，简单来说，通过计算目标值与样本数据的距离，选取k个最近的值，用出现概率大的分类值代表目标值的分类，算法实现比较简单，属于监督学习方法。 这篇文章打算简单介绍k-means聚类算法，与之前不同，是一种非监督的学习方法。 机器学习中两类大问题，分类和聚类。…

线性回归是机器学习中最基本的一个算法，大部分算法都是由基本的算法演变而来。本文着重用很简单的语言说一下线性回归。 包括一元线性回归和多元线性回归，一元指的是只有一个x和一个y。通过一元对于线性回归有个基本的理解。 一元线性回归就是在数据中找到一条直线，以最小的误差来(Loss)…

可见，基于Python，RFM模型还是挺好实现的，建模的难点其实在于阕值及权重值的选取，他们会直接影响最后的结果。 我个人的经验是基于2-8原则，选择R、F、M三者2-8原则的分界值作为阕值。再根据业务实际设定权重值。 技术本身是枯燥的，但是我们可以运用技术，让生活变得更加美好…

在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法，今天我打算用简单的语言来解释一下。

数据挖掘是通过对大量数据的清理及处理以发现信息，并应用于分类，推荐系统，预测等方面的过程。 分析业务需求后，选择应用于需求业务相关的数据：业务原始数据、公开的数据集、也可通过爬虫采集网站结构化的数据。明确业务需求并选择好针对性的数据是数据挖掘的先决条件。 python字符串处理…