Python數據挖掘入門與實踐.pdf---高清完整無水印2-016
- 軟件類型：
- 國產軟件
- 軟件語言：
- 簡體中文
- 軟件大�。�
- 9 MB
- 軟件授權：
- 免費軟件
- 軟件評級：
- 4
- 更新時間：
- 2017-10-17
- 應用平臺：
- WinXP, Win7, WinAll
這是Python數據挖掘入門與實踐.pdf---高清完整無水印2-016 下載，一書作為數據挖掘入門讀物，介紹了數據挖掘的基礎知識、基本工具和實踐方法，通過循序漸進地講解算法，帶你輕松踏上數據挖掘之旅。本書采用理論與實踐相結合的方式，呈現(xiàn)了如何使用決策樹和隨機森林算法預測美國職業(yè)籃球聯(lián)賽比賽結果，如何使用親和性分析方法推薦電影，如何使用樸素貝葉斯算法進行社會媒體挖掘，等等。本書也涉及神經網絡、深度學習、大數據處理等內容。
軟件介紹
Python數據挖掘入門與實踐.pdf---高清完整無水印2-016 是一本Python入門數據挖掘技術指南，由澳大利亞計算機科學博士羅伯特·萊頓(RobertLayton)編著。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，以真實數據作為研究對象，真刀實槍地向讀者介紹Python數據挖掘的實現(xiàn)方法，全面釋放python的數據分析能力，常握大數據時代核心技術，讓用戶可以輕松入門挖掘技術并將其應用于實際項目。通過本書，讀者將邁入數據挖掘的殿堂，透徹理解數據挖掘基礎知識，掌握解決數據挖掘實際問題的杰出實踐。
軟件內容
《python數據挖掘入門與實踐》作為數據挖掘入門讀物，介紹了數據挖掘的基礎知識、基本工具和實踐方法，通過循序漸進地講解算法，帶你輕松踏上數據挖掘之旅。本書采用理論與實踐相結合的方式，呈現(xiàn)了如何使用決策樹和隨機森林算法預測美國職業(yè)籃球聯(lián)賽比賽結果，如何使用親和性分析方法推薦電影，如何使用樸素貝葉斯算法進行社會媒體挖掘，等等。本書也涉及神經網絡、深度學習、大數據處理等內容。
《python數據挖掘入門與實踐》主要內容
第1章 開始數據挖掘之旅，介紹我們即將用到的技術，接著通過講解兩個基礎算法的實現(xiàn)方法達到熱身目的。
第2章 用scikit-learn估計器分類，涵蓋了數據挖掘的一個重要主題——分類。這一章還會介紹將數據挖掘流程標準化的流水線結構，便于你管理實驗流程。
第3章 用決策樹預測獲勝球隊，介紹決策樹和隨機森林兩個新算法。我們將通過抽取區(qū)分度高的特征來預測獲勝選手。
第4章 用親和性分析方法推薦電影，思考根據以往消費記錄推薦產品的問題，介紹Apriori算法。
第5章 用轉換器抽取特征，介紹不同類別特征的抽取方法及不同數據集的處理方法。
第6章 使用樸素貝葉斯進行社會媒體挖掘，使用樸素貝葉斯算法自動分析來自社交網站Twitter的文本信息。
第7章 用圖挖掘找到感興趣的人，采用聚類和網絡分析方法，發(fā)現(xiàn)社會媒體上感興趣的人。
第8章 用神經網絡破解驗證碼，從圖像中抽取信息，然后訓練神經網絡，用來發(fā)現(xiàn)圖像中的單詞和字母。
第9章 作者歸屬問題，通過抽取文本特征，使用支持向量機算法，找出文檔的作者。
第10章 新聞語料分類，使用k-means聚類算法，根據新聞文章內容進行分類。
第11章 用深度學習方法為圖像中的物體進行分類，采用深度神經網絡算法確定圖像中的物體。
第12章 大數據處理，探討對大數據進行數據挖掘的流程及方法。
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Python數據挖掘入門與實踐.pdf---高清完整無水印2-016 本書作者Robert Layton，譯者杜春曉，由人民郵電出版社于2016年7月出版。本書作為數據挖掘入門讀物，介紹了數據挖掘的基礎知識、基本工具和實踐方法，通過循序漸進地講解算法，帶你輕松踏上數據挖掘之旅。本書采用理論與實踐相結合的方式，呈現(xiàn)了如何使用決策樹和隨機森林算法預測美國職業(yè)籃球聯(lián)賽比賽結果，如何使用親和性分析方法推薦電影，如何使用樸素貝葉斯算法進行社會媒體挖掘，等等。本書也涉及神經網絡、深度學習、大數據處理等內容。
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