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Python數(shù)據(jù)挖掘入門與實踐

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Python數(shù)據(jù)挖掘入門與實踐_第1張圖片

本書特色

在數(shù)據(jù)規(guī)模急速膨脹的大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)挖掘這項甄別重要數(shù)據(jù)的核心技術(shù)正發(fā)揮越來越重要的作用。它將賦予你解決實際問題的“超能力”:預測體育賽事結(jié)果、精確投放廣告、根據(jù)作品的風格解決作者歸屬問題,等等。

本書使用簡單易學且擁有豐富第三方庫和良好社區(qū)氛圍的Python語言,由淺入深,以真實數(shù)據(jù)作為研究對象,真刀實槍地向讀者介紹Python數(shù)據(jù)挖掘的實現(xiàn)方法。通過本書,讀者將邁入數(shù)據(jù)挖掘的殿堂,透徹理解數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識,掌握解決數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶋H問題的最佳實踐!

  • 理解決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機和深度學習
  • 運用常見算法為解決現(xiàn)實問題建立數(shù)據(jù)模型
  • 利用API從Reddit等網(wǎng)站獲取數(shù)據(jù)集
  • 從數(shù)據(jù)集中找出并提取特征
  • 使用數(shù)據(jù)集設計并開發(fā)數(shù)據(jù)挖掘應用
  • 基于實時數(shù)據(jù),進行大數(shù)據(jù)處理

亞馬遜讀者評論:

“不錯的數(shù)據(jù)挖掘讀物。淺顯易懂,是遇到類似問題時不錯的參考書。”

“本書用簡單通俗的語言講解數(shù)據(jù)挖掘,并附有大量代碼示例。強烈推薦給Python的新手用戶和狂熱愛好者。”

目錄

版權(quán)聲明
譯者序
前言
第 1 章 開始數(shù)據(jù)挖掘之旅
第 2 章 用scikit-learn估計器分類
第 3 章 用決策樹預測獲勝球隊
第 4 章 用親和性分析方法推薦電影
第 5 章 用轉(zhuǎn)換器抽取特征
第 6 章 使用樸素貝葉斯進行社會媒體挖掘
第 7 章 用圖挖掘找到感興趣的人
第 8 章 用神經(jīng)網(wǎng)絡破解驗證碼
第 9 章 作者歸屬問題
第 10 章 新聞語料分類
第 11 章 用深度學習方法為圖像中的物體進行分類
第 12 章 大數(shù)據(jù)處理
附錄 接下來的方向

下載

https://pan.baidu.com/s/1e1TTvG2A-7tkpu-38GpqPQ


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