Scikit-learn主要包括四个领域的算法集，每种类型都有几种不同的算法。数据挖掘的主流算法包括统计学习算法和机器学习算法，如监督学习、半监督学习和强化学习等。在机器学习算法中，最受欢迎的是深度神经网络算法，其主要工作是寻找更高级的算法或对其进行改进，使其在数据挖掘中更高效，或者使其成为工具，使用起来更方便，降低了算法的门槛。
数据挖掘的主要研究有哪些方向？
数据挖掘主要研究方向包含算法研究和应用研究两个方面。1.数据挖掘算法研究。目前数据挖掘的主流算法包含统计学习类算法和机器学习类算法监督学习半监督学习强化学习等 而机器学习算法里面最热门的就是深度神经网络算法，主要工作是找到更加先进的算法或改进这些算法，使其在数据挖掘方面更有 效率，或者将这些算法做成工具，使用起来更方便，降低算法门槛。
2.应用研究，主要是大数据分析范畴。数据挖掘在人文社科经济医疗理工科等各个领域都有极强的应用前景。第一步，选定某个自己擅长的领域，找到获取该领域数据的途径，这一步看似简单，其实很难，一方面是需要的数据量非常大而 且要全面，另一方面是要尽可能保证获取的数据的真实性，这个前提没做好，后面的分析毫无意义。
第二步，数据清理，必须了解数据清理的常用算法，对数据进行冗余清理和标准化处理等。第三步，选择合适的算法，不断做实验，获得实验结论第四步，建立适当的结论评价标准，判断第三步的结论是否有实际意义，如果结论存在明显错误或者无法自洽，则从新选择算法 ，如果换了多个算法，结论仍然无意义，则考虑是数据存在问题，很可能需要从新找数据，或者考虑之前的数据不够充分，还需要 补充其他方面的数据重新分析。
有没有哪里提供了机器学习数据挖掘算法的基本实现？
目前公开可以使用的，在机器学习和数据挖掘领域的算法包有很多。根据不同的场景使用者的不同知识背景(主要是编程语言)，都有对应的，可以快速使用的算法库。下面介绍比较流行的python机器学习库scikit-learn。scikit-learn对于ML领域的Pythoner来说，scikit-learn这个包肯定是必不可少会用到的。
Scikit-learn项目最早由 David Cournapeau发起的，专门针对机器学习应用而发展起来的一款开源框架。Scikit-learn主要包括四大领域的算法集，每一个类型都有若干种不同的算法。分类算法包括常用的逻辑回归支持向量机各种决策树算法(C4.5,ID3,CART)多种分布的朴素贝叶斯算法(高斯分布伯努利分布),神经网络(主要是多层感知机，不过scikit-learn并不是一个深度学习库，所以这里的神经网络并不好用) 等等。
回归算法 主要支持向量回归SVR，岭回归，Lasso回归，弹性网络Elastic Net)和一些线性回归模型等。聚类scikit-learn基本上包含了各种类型的聚类算法，具体包括K-均值聚类，谱聚类，层次聚类，DBSCAN等。流形学习流形学习最常见的用法就是对高维数据可视化的时候用于降维，scikit-learn中集成了著名的t-sne，isomap等算法。
推荐算法工程师与数据挖掘工程师有什么区别？它们日常工作内容有什么不同？
作为一名推荐算法工程师讲讲我的主要工作…1. 搞数据，但算法工程师的搞数据主要指做样本，即为了让算法学到更有价值的东西我们来根据数据库中的数据来选择不同的字段作为特征喂给算法，说白了就是怎么用数据。2. 目前推荐业务主要使用深度学习算法，我们会跟踪业界最新的论文等研究是否这些模型适合我们的业务场景来落地实现。
数据分析师与数据挖掘工程师，有什么区别？
我上一份工作是数据分析师，现在是数据挖掘工程师，可以用自己的实践经验来回答这个问题。数据分析师和数据挖掘工程师都是数据领域的真知灼见，但工作内容却大相径庭。对于一个数据分析师来说，最重要的不是编程能力，而是逻辑分析能力、业务理解能力、报表展现能力等。数据分析师数据分析师使用的主要工具可以是编程，但并不是必须的，因为已经有大量功能强大且易于使用的数据分析工具，如ExcelTableauSPSSSAS等。即使没有编程能力，也依然可以胜任大部分数据分析工作。但是，与数据挖掘工程师相比，你需要一些额外的能力。比如数据可视化的能力，写数据报告的能力，在领导甚至很多人面前做演示的能力等等。同时，因为现在互联网公司都在讲大数据，数据基本都存储在各种大数据平台和数据库中，所以你有必要掌握HiveHDFSMySQL等的使用方法。精通SQL是必然的。
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