内容：

• 显式评价
• 隐式评价
• 哪种评价方式更准确？
• 基于用户的协同过滤
• 基于物品的协同过滤
• 修正的余弦相似度
• Slope One算法
• Slope One的Python实现
• MovieLens数据

内容：

• 推荐系统工作原理
• 社会化协同过滤工作原理
• 如何找到相似物品
• 曼哈顿距离
• 欧几里得距离
• 闵可夫斯基距离
• 皮尔逊相关系数
• 余弦相似度
• 使用Python实现K最邻近算法
• 图书漂流站（BookCrossing）数据集

内容：

• 寻找事物
• 本书结构
• 阅读完本书后你可以做些什么？
• 为什么数据挖掘很重要？哪些内容可以为我所用？
• 标题里的“Numerati的古老艺术”是什么意思？

一、初衷

由于写博客可能需要图片，而在网上找了一下资料，虽然国内都有提供一些免费的云存储，如又拍，七牛，但是这又拍需要手机认证，而七牛更严格地需要身份验证，虽然写博客并不是为了什么，但是也不想提供一些真实的资料。而对于国外的云存储，如GoogleDrive,OneDrive，Dropbox，还有其他一些提供图床服务的网站，基本上都被墙。
另外，这些网站提供的外链方式获取比较麻烦，而本身图片也不多，因此就想在vps建立一个ftp服务器，把图片保存在上面，然后再建立一个虚拟主机，如img.gulucn.tk，这样也可以获取到图片。

本文所有涉及到的数据挖掘代码的都放在了我的github上了。

地址链接: https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm

大概花了将近2个月的时间，自己把18大数据挖掘的经典算法进行了学习并且进行了代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面。也算是对数据挖掘领域的小小入门了吧。下面就做个小小的总结，后面都是我自己相应算法的博文链接，希望能够帮助大家学习。