简介：本课程主要讲解数据挖掘中的两大经典算法：K-Means聚类和决策树算法，每个算法会通过理论讲解结合编程实战的形式让大家不仅了解算法的本质还学会算法的应用。
第2章 K-Means聚类算法理论精讲
本章主要讲解K-Means聚类算法背景介绍、理论步骤、性能分析、算法调优及算法改进，旨在让大家全面系统的掌握K-Means算法。
第3章 K-Means聚类算法编程实现
学完K-Means聚类算法的理论部分，本章重点用Python对K-Means算法的实现过程进行详细实战，带领大家再次巩固对该算法的学习。
第4章 决策树算法理论精讲
本章重点讲解决策树算法，包括决策树算法背景、决策树基本原理、条件熵和信息增益及决策树的剪枝，让大家彻底掌握决策树算法。
第5章 决策树算法编程实现
本章主要对决策树算法进行编程实现，让大家再次掌握该算法的精髓。