> 针对小学、初中、高中和大学生四个不同层次的学生编写4套不同的数据挖掘的讲义，方便上课的老师备课。 小学生 以图形化方式展示数据挖掘的任务，并通过经典的、学生容易理解的生活中的问题为导向，应用最简单的算法实现，不讲算法的原理部分。 问题： * 鸢尾花的分类（分类问题） * 鸢尾花的聚类（聚类问题，k-NN） * 手写数字的识别（分类问题） * 房价预测问题（线性回归问题） * 泰坦尼克号生存预测（决策树问题） * 快递箱选址问题（K-means聚类问题） 中学生 以图形化方式分析任务，并配以Python脚本的方式介绍最基本的算法，解决实际的问题，高年级讲解模型的参数选择以及优化。 问题： * 鸢尾花的分类 * 鸢尾花的聚类 * 手写数字的识别 大学生 以图形化方式建模、感性认识算法的概念，Python脚本配合scikit-learn机器学习库讲解主要的算法使用，并深入分析算法的原理以及背后的数学背景知识。 问题： * 鸢尾花的分类 * 鸢尾花的聚类 * 手写数字的识别