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數據挖掘與機器學習(大數據技術十四五高等職業教育新形態一體化教材)

  • 作者：編者:蘇葉健//黃偉//唐美霞|責編:王春霞//彭立輝
  • 出版社：中國鐵道
  • ISBN：9787113310516
  • 出版日期：2024/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：286
人民幣：RMB 59.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以項目為導向，全面介紹數據挖掘與機器學習的流程和Python數據分析庫的應用，詳細講解利用Python解決實際問題的方法。項目一介紹搭建數據挖掘與機器學習的編程環境；項目二利用農產品信息可視化分析項目介紹NumPy、pandas與Matplotlib庫的應用；項目三至項目八利用真實項目，介紹線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、樸素貝葉斯、K近鄰、聚類分析、神經網路；項目九結合之前所學的數據挖掘與機器學習技術，進行企業綜合案例數據分析。各項目都包含了實訓或課後作業，通過練習和操作實踐，幫助讀者鞏固所學的內容。
    本書適合作為高等職業院校大數據技術、人工智慧技術應用、軟體技術等相關專業的教材，也可作為大數據技術愛好者的自學用書。
作者介紹
編者:蘇葉健//黃偉//唐美霞|責編:王春霞//彭立輝
目錄
項目一 搭建數據挖掘與機器學習編程環境
  任務一 安裝Python
    任務描述
    相關知識
      一、初識數據挖掘與機器學習
      二、初識Python
      三、了解Python的Anaconda發行版
    任務實施
      一、在Windows操作系統中安裝Anaconda發行版
      二、體驗Jupyter Notebook
  任務二 安裝PyCharm
    任務描述
    相關知識
      一、初識PyCharm
      二、PyCharm中的輸入與輸出
      任務實施
      一、安裝PyCharm
      二、使用PyCharm
      三、建立一個PyCharm項目
    項目總結
    課後作業
項目二 農產品信息可視化分析——NumPy、pandas與Matplotlib庫
  任務一 分析農產品類型情況
    任務描述
    相關知識
      一、創建數組對象
      二、數組基本操作
    任務實施
      一、用水稻類型數量創建數組
      二、對品種數量進行排序
      三、分析水稻類型數量的占比情況
      任務實訓
    實訓一 分析小麥類型數量
  任務二 處理農產品基本信息數據
    任務描述
    相關知識
      一、數據讀取與寫入
      二、pandas數據結構
      三、pandas數據處理
    任務實施
      一、讀取農產品基本信息數據
      二、缺失值檢測與處理
      三、異常值檢測與處理
      四、重複值檢測與處理
      五、存儲數據
    任務實訓
    實訓二 處理小麥基本信息數據
    任務三 分析農產品數量情況
    任務描述
    相關知識

      一、基礎語法和常用參數
      二、繪製基本圖形
    任務實施
      一、分析省級以上部門審定數量
      二、分析水稻品種數量
      三、分析各地審定水稻品種分佈
      四、分析水稻品種數量發展趨勢
    任務實訓
    實訓三 分析小麥生長情況
  項目總結
  課後作業
項目三 建築工程混凝土抗壓強度檢測——線性回歸
  任務一 構建建築工程混凝土抗壓強度檢測模型
    任務描述
    相關知識
    任務實施
……
項目四 電商平台運輸行為預測——邏輯回歸
項目五 加工廠玻璃類別識別——決策樹、隨機森林
項目六 運輸車輛安全駕駛行為分析——樸素貝葉斯、K近鄰
項目七 新聞文本分析——聚類
項目八 中草藥識別——神經網路
項目九 電信運營商用戶分析
附錄A NumPy庫
附錄B pandas庫
附錄C Matplotlib庫
附錄D sklearn庫
參考文獻

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