SVM算法用大白话讲清楚
SVM：Support Vector Machine，中文名为支持向量机，是常见的一种分类方法，最初是为二分类问题设计的，在机器学习中，SVM 是有监督的学习模型。
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朴素贝叶斯（条件概率）算法用大白话讲清楚
朴素贝叶斯是一种简单有效的常用分类算法，计算未知物体出现的条件下各个类别出现的概率，取概率最大的分类。
CART（决策树）算法用大白话讲清楚
CART：Classification And Regression Tree，中文叫分类回归树，即可以做分类也可以做回归。
PageRank算法用大白话讲清楚
当一篇论文被引用的次数越多，证明这篇论文的影响力越大。一个网页的入链越多，入链越优质，网页的质量越高。
AdaBoost算法用大白话讲清楚
简单的说，多个弱分类器训练成为一个强分类器。
C4.5（决策树）算法用大白话讲清楚
决策就是对于一个问题，有多个答案，选择答案的过程就是决策。
Apriori（关联分析）算法用大白话讲清楚
关联关系挖掘，从消费者交易记录中发掘商品与商品之间的关联关系。
做数据挖掘的步骤是什么？
跨行业数据挖掘标准流程CRoss Industry Standard Process-Data Mining（CRISP-DM），是业界最流行的数据挖掘工作流程模型，于1999年由欧盟机构联合起草
数据挖掘入门案例分享
首先我们需要明确的是，这是一个预测任务，需要实现的效果是：“给模型输入一位乘客的信息，判断该乘客是否会生还”。
模型训练和模型评估有什么区别和联系？
现在数据原材料已经准备完毕，准备构建能够实现预测目标的模型
数据集如何构建（数据采集&数据清洗）？
同样由于这是一个比赛，我们拿到的基本上是已经相对完整的数据了