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Python數據挖掘實戰(微課版)/大數據應用人才能力培養新形態系列

  • 作者：編者:王磊//邱江濤|責編:許金霞
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115620392
  • 出版日期：2023/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：272
人民幣：RMB 69.8 元      售價：元
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內容大鋼
    數據挖掘旨在發現蘊含在數據中的有價值的數據模式、知識或規律，是目前非常熱門的研究領域。理解數據挖掘模型的原理、方法並熟練掌握其實現技術是數據挖掘從業者必備的能力。
    本書從理論模型和技術實戰兩個角度，全面講述數據挖掘的基本流程、模型方法、實現技術及案例應用，幫助讀者系統地掌握數據挖掘的核心技術，培養讀者從事數據挖掘工作的基本能力。全書共12章，主要內容包括數據探索、數據預處理、特徵選擇、基礎分類模型及回歸模型、集成技術、聚類分析、關聯規則分析、時間序列挖掘、異常檢測、智能推薦等。除第1章、第2章外，本書以一章對應一個主題的形式完整描述相應主題的數據挖掘模型，簡潔、清晰地介紹其基本原理和演算法步驟，並結合Python語言介紹數據挖掘模型的實現技術，同時結合案例分析數據挖掘模型在數據挖掘中的應用。此外，書中還通過大量的圖、表、代碼、示例幫助讀者快速掌握相關內容。
    本書適合作為相關專業本科生和研究生的數據挖掘課程的教材，也可以作為數據挖掘技術愛好者或從業者的入門參考書。
作者介紹
編者:王磊//邱江濤|責編:許金霞
目錄
第1章  緒論
  1.1  數據挖掘概述
    1.1.1  基本概念
    1.1.2  數據挖掘的典型應用場景
    1.1.3  數據挖掘的演化歷程
  1.2  數據挖掘的一般流程
  1.3  數據挖掘環境的配置
    1.3.1  常用的數據挖掘工具
    1.3.2  Anaconda 3下載和安裝
  1.4  本章小結
  習題
第2章  Python數據挖掘模塊
  2.1  NumPy
    2.1.1  Ndarray的創建
    2.1.2  Ndarray的屬性
    2.1.3  索引和切片
    2.1.4  排序
    2.1.5  NumPy的數組運算
    2.1.6  NumPy的統計函數
  2.2  Pandas
    2.2.1  Pandas的數據結構
    2.2.2  查看和獲取數據
    2.2.3  Pandas的算術運算
    2.2.4  Pandas的匯總和描述性統計函數
    2.2.5  Pandas的其他常用函數
    2.2.6  Pandas讀寫文件
  2.3  Matplotlib
    2.3.1  Matplotlib基本繪圖元素
    2.3.2  常用的Matplotlib圖形繪製
  2.4  Scikit-learn
  2.5  本章小結
  習題
第3章  數據探索
  3.1  數據對象與特徵
    3.1.1  特徵及其類型
    3.1.2  離散和連續特徵
  3.2  數據統計描述
    3.2.1  集中趨勢
    3.2.2  離中趨勢
  3.3  數據可視化
    3.3.1  散點圖
    3.3.2  箱線圖
    3.3.3  頻率直方圖
    3.3.4  柱狀圖
    3.3.5  餅圖
    3.3.6  散點圖矩陣
  3.4  相關性和相似性度量
    3.4.1  相關性度量
    3.4.2  相似性度量
  3.5  本章小結

  習題
第4章  數據預處理
  4.1  數據集成
  ……
第5章  特徵選擇
第6章  基礎分類模型及回歸模型
第7章  集成技術
第8章  聚類分析
第9章  關聯規則分析
第10章  時間序列挖掘
第11章  異常檢測
第12章  智能推薦
參考文獻

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