Python数据挖掘入门与实践

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本书特色

在数据规模急速膨胀的大数据时代,数据挖掘这项甄别重要数据的核心技术正发挥越来越重要的作用。它将赋予你解决实际问题的“超能力”:预测体育赛事结果、精确投放广告、根据作品的风格解决作者归属问题,等等。

本书使用简单易学且拥有丰富第三方库和良好社区氛围的Python语言,由浅入深,以真实数据作为研究对象,真刀实枪地向读者介绍Python数据挖掘的实现方法。通过本书,读者将迈入数据挖掘的殿堂,透彻理解数据挖掘基础知识,掌握解决数据挖掘实际问题的最佳实践!

  • 理解决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习
  • 运用常见算法为解决现实问题建立数据模型
  • 利用API从Reddit等网站获取数据集
  • 从数据集中找出并提取特征
  • 使用数据集设计并开发数据挖掘应用
  • 基于实时数据,进行大数据处理

亚马逊读者评论:

“不错的数据挖掘读物。浅显易懂,是遇到类似问题时不错的参考书。”

“本书用简单通俗的语言讲解数据挖掘,并附有大量代码示例。强烈推荐给Python的新手用户和狂热爱好者。”

目录

版权声明
译者序
前言
第 1 章 开始数据挖掘之旅
第 2 章 用scikit-learn估计器分类
第 3 章 用决策树预测获胜球队
第 4 章 用亲和性分析方法推荐电影
第 5 章 用转换器抽取特征
第 6 章 使用朴素贝叶斯进行社会媒体挖掘
第 7 章 用图挖掘找到感兴趣的人
第 8 章 用神经网络破解验证码
第 9 章 作者归属问题
第 10 章 新闻语料分类
第 11 章 用深度学习方法为图像中的物体进行分类
第 12 章 大数据处理
附录 接下来的方向

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