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这份资源非常适合相关的从业人员或大数据爱好者，该文档总结了常用的数据挖掘的算法原理以及 Python 实践内容，为初学者提供良好的参考资料，需要的朋友可看看！
目录：
第一部分：数据挖掘与机器学习数学基础
第二部分：机器学习概述
第三部分：监督学习--分类与回归
第四部分：非监督学习--聚类与关联分析
第五部分：Python 数据预处理
第六部分：数据结构与算法
第七部分：SQL 知识
第八部分：数据挖掘案列分析
案例一 A Journey through Titanic 597c770e
案例二 Analysis for airplane-crashes-since-1908
案例三 贷款预测问题
案例四 KNN 算法实现葡萄酒价格模型预测及交叉验证
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