1、k-近鄰算法：手寫字符識別

通過算法訓練識別字符為0-9的數字，也可以為A-Z的字符，目前sklearn提供的數據集里面為0-9的數字。數據訓練前需要用圖像處理軟件將數字轉換成寬高為32X32的黑白圖像，然后將其變換成1x1024的向量。

2、樸素貝葉斯：垃圾郵件過濾

郵箱系統如何分辨一封Email是否屬于垃圾郵件？這應該屬于文本挖掘的范疇，通常會采用樸素貝葉斯的方法進行判別。它的主要原理是，根據郵件正文中的單詞，是否經常出現在垃圾郵件中，進行判斷。

3、Logistic回歸：預測病馬的死亡率

Logistic回歸又稱Logistic回歸分析，是一種廣義的線性回歸分析模型，常用于數據挖掘，疾病自動診斷，經濟預測等領域。使用Logistic回歸來預測患疝氣病的馬的存活問題是一個典型的案例，項目數據集包含了醫院檢測馬疝病的368個樣本和28個特征，有的指標比較主觀，有的指標難以測量。

4、基于協同過濾：菜肴推薦引擎

構建一個推薦系統，該系統可以像一個人推薦去哪兒吃飯和菜品推薦，解決人們選擇飯店和不知道點什么菜的問題。這個系統能夠尋找用戶沒有嘗過的菜肴，預估用戶對該菜品的評分，然后通過SVD來減少特征空間并提高推薦效果。

5、基于異常值分析：支付中的交易欺詐偵測

采用支付寶支付時，或者刷信用卡支付時，系統會實時判斷這筆刷卡行為是否屬于盜刷。通過判斷刷卡的時間、地點、商戶名稱、金額、頻率等要素進行判斷。這里面基本的原理就是尋找異常值。如果您的刷卡被判定為異常，這筆交易可能會被終止。

異常值的判斷，應該是基于一個欺詐規則庫的。可能包含兩類規則，即事件類規則和模型類規則。第一，事件類規則，例如刷卡的時間是否異常（凌晨刷卡）、刷卡的地點是否異常（非經常所在地刷卡）、刷卡的商戶是否異常（被列入黑名單的套現商戶）、刷卡金額是否異常（是否偏離正常均值的三倍標準差）、刷卡頻次是否異常（高頻密集刷卡）。第二，模型類規則，則是通過算法判定交易是否屬于欺詐。一般通過支付數據、賣家數據、結算數據，構建模型進行分類問題的判斷。

6、決策樹：預測隱形眼鏡的類型

預測隱形眼鏡的類型是決策樹分類問題中的一個案例。隱形眼鏡數據集是非常著名的數據集，它包含了很多患者眼部狀況的觀察條件以及醫生推薦的隱形眼鏡類型。隱形眼鏡類型包括硬材質、軟材質以及不適合佩戴隱形眼鏡。數據中采用的特征有四個：age（年齡）、prescript（癥狀）、astigmatic（是否散光）、tearRate（眼淚數量）。

7、Apriori算法關聯分析：發現毒蘑菇的相似特征

Apriori算法關聯分析是從大規模數據集中尋找物品間的隱含關系。通過分析尋找毒蘑菇的公共特征，利用這些特征就能避免遲到有毒的蘑菇。所提供的數據集合重有蘑菇的23種特征的數據集，每一個特征是標稱數據。而我們需要將樣本轉換成特征的集合，枚舉每個特征所有可能的舉止，如果某個樣本包含特征，那么特征對應的整數應該被包含在數據集中，每一個樣本都是這樣的特征集合。如果第一個特征有毒就是2，如果能食用就是1，下一個特征是形狀有6可能值，用整數3-8表示，相當于把需要的特征維度都進行排列離散化。最終只有一個大維特征集。

8、基于社會網絡分析：電信中的種子客戶

種子客戶和社會網絡，最早出現在電信領域的研究。即，通過人們的通話記錄，就可以勾勒出人們的關系網絡。電信領域的網絡，一般會分析客戶的影響力和客戶流失、產品擴散的關系。基于通話記錄，可以構建客戶影響力指標體系。采用的指標，大概包括如下，一度人脈、二度人脈、三度人脈、平均通話頻次、平均通話量等。基于社會影響力，分析的結果表明，高影響力客戶的流失會導致關聯客戶的流失。其次，在產品的擴散上，選擇高影響力客戶作為傳播的起點，很容易推動新套餐的擴散和滲透。此外，社會網絡在銀行（擔保網絡）、保險（團伙欺詐）、互聯網（社交互動）中也都有很多的應用和案例。

9、基于文本分析：紅樓夢歸屬

對于紅樓夢的作者，通常認為前80回合是曹雪芹所著，后四十回合為高鶚所寫。其實主要問題，就是想確定，前80回合和后40回合是否在遣詞造句方面存在顯著差異。有些學者通過統計名詞、動詞、形容詞、副詞、虛詞出現的頻次，以及不同詞性之間的相關系做判斷。有些學者通過虛詞（例如之、其、或、亦、了、的、不、把、別、好），判斷前后文風的差異。有些學者通過場景（花卉、樹木、飲食、醫藥與詩詞）頻次的差異，來做統計判斷。總而言之，主要通過一些指標量化，然后比較指標之間是否存在顯著差異，藉此進行寫作風格的判斷。

10、利用PCA來對數據降維

對數據進行簡化可以使得數據集更易使用，使得數據更加直接可觀。一般降維方法有主成分分析、因子分析和獨立成分分析，其中主要是主成分分析。PCA降維的一個案例是利用PCA對半導體制造數據降維，對半導體數據進行預處理為后續分析計算做好準備。

《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

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