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Python数据挖掘入门与实践

《Python数据挖掘入门与实践》使用简单易学且拥有丰富第三方库和良好社区氛围的Python语言,由浅入深,以真实数据作为研究对象,真刀实枪地向读者介绍Python数据挖掘的实现方法,欢迎下载! 本书作为数据挖掘入门读物,介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法,通过循序渐进地讲解算法,带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式,呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果,如何使用亲和性分析方法推荐电影,如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘,等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。 本书面向愿意学习和尝试数据挖掘的程序员。 目录 第1章 开始数据挖掘之旅 1 第2章 用scikit-learn估计器分类 19 第3章 用决策树预测获胜球队 31 第4章 用亲和性分析方法推荐电影 46 第5章 用转换器抽取特征 62 第6章 使用朴素贝叶斯进行社会媒体挖掘 80 第7章 用图挖掘找到感兴趣的人 104 第8章 用神经网络破解验证码 124 第9章 作者归属问题 142 第10章 新闻语料分类 161 第11章 用深度学习方法为图像中的物体进行分类 185 第12章 大数 据处理 206

本书作为数据挖掘入门读物,介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法,通过循序渐进地讲解算法,带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式,呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果,如何使用亲和性分析方法推荐电影,如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘,等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。
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