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Python數據挖掘與機器學習(第2版微課視頻版題庫版國家級實驗教學示範中心聯席會電腦學科組十四五規劃教材)/大數據與人工智慧技術叢書

  • 作者：編者:魏偉一//張國治//張志昌|責編:王冰飛
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302663416
  • 出版日期：2024/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：315
人民幣：RMB 59.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書主要介紹數據挖掘與機器學習的基本概念和方法，包括緒論、Python數據分析與挖掘基礎、認識數據、數據預處理、回歸分析、關聯規則挖掘、分類、聚類、神經網路與深度學習、離群點檢測、文本和時序數據挖掘、數據挖掘案例等內容。各章力求原理敘述清晰，易於理解，突出理論聯繫實際，輔以Python代碼實踐與指導，引領讀者更好地理解與應用演算法，快速邁進數據挖掘領域，掌握機器學習演算法的理論和應用。
    本書可作為高等學校電腦科學與技術、數據科學與大數據技術等相關專業的教材，也可作為科研人員、工程師和大數據愛好者的參考書。
作者介紹
編者:魏偉一//張國治//張志昌|責編:王冰飛
目錄
第1章  緒論
  1.1  數據挖掘簡介
  1.2  數據分析與數據挖掘
  1.3  數據挖掘的主要任務
    1.3.1  關聯分析
    1.3.2  數據建模預測
    1.3.3  聚類分析
    1.3.4  離群點檢測
  1.4  數據挖掘的數據源
    1.4.1  資料庫數據
    1.4.2  數據倉庫
    1.4.3  事務資料庫
    1.4.4  其他類型數據
  1.5  數據挖掘使用的技術
    1.5.1  統計學
    1.5.2  機器學習
    1.5.3  資料庫管理系統與數據倉庫
  1.6  數據挖掘存在的主要問題
  1.7  數據挖掘建模的常用工具
    1.7.1  商用工具
    1.7.2  開源工具
  1.8  為何選用Python進行數據挖掘
  1.9  Python數據挖掘常用庫
  1.10  Jupyter Notebook的使用
  1.11  小結
  習題1
第2章  Python數據分析與挖掘基礎
  2.1  Python程序概述
    2.1.1  基礎數據類型
    2.1.2  變數和賦值
    2.1.3  運算符和表達式
    2.1.4  字元串
    2.1.5  流程式控制制
    2.1.6  函數
  2.2  內建數據結構
    2.2.1  列表
    2.2.2  元組
    2.2.3  字典
    2.2.4  集合
  2.3  NumPy數值運算基礎
    2.3.1  創建數組對象
    2.3.2  ndarray對象屬性和數據轉換
    2.3.3  生成隨機數
    2.3.4  數組變換
    2.3.5  數組的索引和切片
    2.3.6  數組的運算
    2.3.7  NumPy中的數據統計與分析
  2.4  Pandas統計分析基礎
    2.4.1  Pandas中的數據結構
    2.4.2  索引對象跺

    2.4.3  查看DataFrame的常用屬性
    2.4.4  DataFrame的數據查詢與編輯
    2.4.5  Pandas數據運算
    2.4.6  函數應用與映射
    2.4.7  排序
    2.4.8  匯總與統計
    2.4.9  數據分組與聚合
    2.4.10  Pandas數據讀取與存儲
  2.5  Matplotlib圖表繪製基礎
    2.5.1  Matplotlib簡介
    2.5.2  Matplotlib繪圖基礎
    2.5.3  設置pyplot的動態rc參數
    2.5.4  文本註解
    2.5.5  pyplot中的常用繪圖
  2.6  scikit-learn
    2.6.1  scikit-learn簡介
    2.6.2  scikit-learn中的數據集
  ……
第3章  認識數據
第4章  數據預處理
第5章  回歸分析
第6章  關聯規則挖掘
第7章  分類
第8章  聚類
第9章  神經網路與深度學習
第10章  離群點檢測
第11章  文本和時序數據挖掘
第12章  數據挖掘案例
參考文獻

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