目录
1 数据预处理
1.1 数据清洗
1.2 编码转换
1.3 特征工程
2 离散连续分类预测算法
2.1 离散分类算法
2.2 连续预测算法
3 有无监督
3.1 有监督学习
4 神经网络
5 强化学习
6 时间序列
7 评估模型
8 参数搜索
以下连接内容相互交叉，取写得比较好的部分为代表，感谢大佬们的贡献。
算法部分，有些不写了，因为有更好的替代。
1 数据预处理
1.1 数据清洗
用Python进行数据挖掘（数据预处理）_TcD的博客-CSDN博客_python数据预处理【python】
数据加载与粗略查看
处理丢失的数据
处理偏离值
数据统计
特征值的合并、连接
数据转换、标准化、归一化
1.2 编码转换
第三周打卡：数据预处理与特征工程_onepiece0603的博客-CSDN博客
1.3 特征工程
特征选择包含：过滤型、包裹型、嵌入型【sklearn，python】
结合sklearn进行特征工程_三石-CSDN博客
2 离散连续分类预测算法
2.1 离散分类算法
贝叶斯信念网络
贝叶斯网络python实战（以泰坦尼克号数据集为例，pgmpy库）_leida_wt的博客-CSDN博客_贝叶斯网络应用实例
SVM分类预测
SVM原理_SVM分类和回归预测中的python代码实现_如何利用html码转载别人的博客-CSDN博客
随机森林分类
随机森林算法实现分类_少年吉的博客-CSDN博客_随机森林做分类
DBSCAN
基于sk-learn的DBSCAN聚类算法_大数据训练营-CSDN博客
KNN
基于scikit-learn包实现机器学习之KNN(K近邻)-完整示例_weixin_30648587的博客-CSDN博客
KDTREE【加速查找附近的点】
Scikit-learn：最近邻搜索sklearn.neighbors_皮皮blog-CSDN博客
2.2 连续预测算法
SVM回归预测
SVM原理_SVM分类和回归预测中的python代码实现_如何利用html码转载别人的博客-CSDN博客
随机森林回归
用Python实现随机森林回归_wokaowokaowokao12345的专栏-CSDN博客_python随机森林回归代码
XGB
PYTHON中XGBOOST的使用_宋建国的博客-CSDN博客_python xgboost
ROBYN-MMM
https://github.com/facebookexperimental/Robyn
3 有无监督
3.1 有监督学习
SVM
SVM原理_SVM分类和回归预测中的python代码实现_如何利用html码转载别人的博客-CSDN博客
XGB
PYTHON中XGBOOST的使用_宋建国的博客-CSDN博客_python xgboost
RF
随机森林算法实现分类_少年吉的博客-CSDN博客_随机森林做分类
ROBYN-MMM
https://github.com/facebookexperimental/Robyn
贝叶斯信念网络
贝叶斯网络python实战（以泰坦尼克号数据集为例，pgmpy库）_leida_wt的博客-CSDN博客_贝叶斯网络应用实例
3.2 无监督学习
层次分析法
数学建模--层次分析法（代码Python实现）_ddjhpxs的博客-CSDN博客_层次分析法python代码
KPCA
python实现KPCA降维_WANG_DDD的博客-CSDN博客
4 神经网络
略
5 强化学习
建立自己的gym环境并调用_lxs3213196的博客-CSDN博客
6 时间序列
SARIMA
prophet
面板数据
7 评估模型
混淆矩阵
层次分析法
数学建模--层次分析法（代码Python实现）_ddjhpxs的博客-CSDN博客_层次分析法python代码
KPCA
python实现KPCA降维_WANG_DDD的博客-CSDN博客
ROBYN-MMM
https://github.com/facebookexperimental/Robyn
KDE
核密度估计Kernel Density Estimation(KDE) – 数据常青藤
灰度预测
8 参数搜索 9 数据生成
随机游走
MCMC
马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)在python中的实战案例应用_-派神-的博客-CSDN博客
