大数据第四阶段机器学习数据挖掘,中软承志,Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。 回归算法在机器学习中是入门级算法，其中的逻辑回归算法在机器学习中是最广泛应用的算法。回归算法主要解决了数据的预测值问题。 分类在机器学习场景中也是常见的场景之一，比如对垃圾邮件的分类，对用户群体的分类，对网站恶意行为ip的划分等。分类算法解决的就是这类问题。 聚类算法是大数据机器学习场景中的常见算法。主要应用有用户群体的划分。未知数据集的分类，文本内容的聚类等。例如广告公司投放广告之前都会使用聚类算法对用户群体进行划分做到精准投放。 推荐算法在机器学习中也是常见的算法之一，推荐算法的实现一般是多模型集成，例如使用逻辑回归或者随机森林等算法都能在推荐场景中有应用。推荐的主要应用场景如：电商网站针对用户的商品推荐，银行内部对用户理财产品的推荐，旅游中旅游景点的推荐等。 适用人群：以后致力于从事Python编程的同学 对机器学习感兴趣的人群， 对推荐算法感兴趣的人群。