这是Python数据挖掘入门与（yǔ）实践.pdf---高清完整（zhěng）无水印2-016 下载，一书作为数（shù）据（jù）挖掘入门读物（wù），介绍了（le）数（shù）据挖掘的（de）基础（chǔ）知识、基本工具和实践方法，通过循（xún）序渐进地讲解算法（fǎ），带你轻（qīng）松踏上数据挖掘之旅。本书采（cǎi）用理论与实践相结（jié）合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林（lín）算法预测美国职业篮球联赛比赛结果（guǒ），如何使用亲和性分析（xī）方法推荐（jiàn）电影，如何使用朴素贝叶斯算（suàn）法进行社会（huì）媒体（tǐ）挖掘，等等（děng）。本书也（yě）涉及神经网络、深度学（xué）习、大（dà）数据处理等内（nèi）容。
Python数据挖掘入门与实践.pdf---高清完（wán）整无水（shuǐ）印2-016 是一本Python入门数（shù）据挖掘技术指（zhǐ）南，由澳大利亚计算机科（kē）学博士罗（luó）伯特·莱（lái）顿(RobertLayton)编（biān）著。本（běn）书使用简（jiǎn）单易学且拥有丰富第三方（fāng）库（kù）和良好社区（qū）氛围的Python语言，由浅（qiǎn）入深，以（yǐ）真实数据（jù）作为（wéi）研究对（duì）象，真刀（dāo）实（shí）枪地向读者介绍Python数据挖掘的（de）实现方法，全面释放（fàng）python的数据分（fèn）析能力（lì），常握大数（shù）据时代核心技术，让（ràng）用户可以轻松入门挖掘技术并将其应用于实（shí）际项目。通（tōng）过本（běn）书，读者将迈入数据挖掘的殿（diàn）堂，透彻理解数（shù）据（jù）挖掘（jué）基础知识，掌握解决数据挖掘实际问题（tí）的（de）杰（jié）出（chū）实践。
《python数据挖（wā）掘入门与（yǔ）实践》作为（wéi）数据挖掘入门读物，介（jiè）绍了数据挖掘（jué）的基（jī）础知（zhī）识、基本工具和（hé）实践方法，通过（guò）循序渐进地讲解算法（fǎ），带你轻松踏上数据挖（wā）掘之（zhī）旅（lǚ）。本书（shū）采（cǎi）用理论与实（shí）践相结（jié）合（hé）的方式，呈现了如何使用决策树和随（suí）机森林算法预测（cè）美国（guó）职（zhí）业篮（lán）球（qiú）联赛比（bǐ）赛（sài）结果，如何使用（yòng）亲和性分析（xī）方法推荐（jiàn）电影，如何使用朴素（sù）贝叶斯（sī）算法进行社会（huì）媒（méi）体挖掘，等等。本书也（yě）涉（shè）及神经网（wǎng）络、深度学习、大数（shù）据处理等内容（róng）。
《python数据挖掘入门（mén）与实践》主要内（nèi）容
第（dì）1章 开始数据挖掘之（zhī）旅，介绍我们即将用到的技术（shù），接着（zhe）通过讲（jiǎng）解两（liǎng）个（gè）基础算法的实现（xiàn）方（fāng）法达到热身目的。
第2章 用scikit-learn估计器分类，涵盖（gài）了数据（jù）挖掘的一个重要主题——分类。这（zhè）一章还会介绍将数据挖掘流程标准（zhǔn）化的流水线结构，便于你管理实（shí）验流程（chéng）。
第3章 用决策树预测获胜球队，介绍决（jué）策树和随机森林两（liǎng）个新算法。我们（men）将通过抽取区分（fèn）度高的特征来预（yù）测获胜选手。
第4章 用亲和（hé）性分析方法推（tuī）荐电（diàn）影，思考根据以往（wǎng）消（xiāo）费记录推荐（jiàn）产品的（de）问题（tí），介绍Apriori算法。
第5章 用转换器抽取特征，介绍不同类别特（tè）征的抽取（qǔ）方法及不（bú）同（tóng）数据集的处理方法。
第6章（zhāng） 使用朴素贝叶斯进行社会媒体挖（wā）掘，使用（yòng）朴素（sù）贝叶斯算法自动分析来自（zì）社交网站Twitter的文（wén）本（běn）信息。
第7章 用图挖掘（jué）找到感兴趣的（de）人，采用聚类和（hé）网络分析方法，发现（xiàn）社会（huì）媒体上感兴趣的人。
第8章（zhāng） 用神经网络破解验证码，从图像中抽取信息（xī），然（rán）后训（xùn）练（liàn）神经网络，用（yòng）来发（fā）现图像中的单词和（hé）字母。
第（dì）9章 作者归属问（wèn）题，通过抽（chōu）取（qǔ）文本特征，使用支（zhī）持向量机算法，找出文档的（de）作者。
第10章 新闻语（yǔ）料分类（lèi），使用k-means聚类算法，根据新闻文章内容进行分类。
第11章 用深度学习方（fāng）法（fǎ）为图像中的物体（tǐ）进（jìn）行分类（lèi），采用深（shēn）度神经网络算（suàn）法（fǎ）确定（dìng）图像中的物体。
第12章 大数据（jù）处理，探（tàn）讨对大数据进（jìn）行数据（jù）挖（wā）掘的流程及方（fāng）法。
Python数（shù）据挖（wā）掘入门与实践.pdf---高清完整无水印2-016 本书作者（zhě）Robert Layton，译者杜春晓，由人（rén）民邮电出版社（shè）于（yú）2016年7月出版。本书作为数据挖掘（jué）入（rù）门读物，介绍了数据挖掘（jué）的基础知识、基本工具和实践（jiàn）方法，通过循序（xù）渐进地讲解算法（fǎ），带你轻松踏（tà）上数据挖掘之旅。本书（shū）采用（yòng）理论与实（shí）践（jiàn）相（xiàng）结（jié）合的方式，呈现了如何使用决（jué）策树和随机森林算法预测（cè）美国（guó）职（zhí）业篮球联赛比赛结果，如（rú）何（hé）使用（yòng）亲和性分析方法推荐电（diàn）影（yǐng），如何使用朴素贝（bèi）叶斯（sī）算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及（jí）神经网（wǎng）络、深度学习、大数据（jù）处理等内容。
