這是Python數(shù)據(jù)挖掘入門與實(shí)踐.pdf---高清完整無水印2-016 下載，一書作為數(shù)據(jù)挖掘入門讀物，介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)知識(shí)、基本工具和實(shí)踐方法，通過循序漸進(jìn)地講解算法，帶你輕松踏上數(shù)據(jù)挖掘之旅。本書采用理論與實(shí)踐相結(jié)合的方式，呈現(xiàn)了如何使用決策樹和隨機(jī)森林算法預(yù)測美國職業(yè)籃球聯(lián)賽比賽結(jié)果，如何使用親和性分析方法推薦電影，如何使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行社會(huì)媒體挖掘，等等。本書也涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)處理等內(nèi)容。QDL紅軟基地

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Python數(shù)據(jù)挖掘入門與實(shí)踐.pdf---高清完整無水印2-016 是一本Python入門數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)指南，由澳大利亞計(jì)算機(jī)科學(xué)博士羅伯特·萊頓(RobertLayton)編著。本書使用簡單易學(xué)且擁有豐富第三方庫和良好社區(qū)氛圍的Python語言，由淺入深，以真實(shí)數(shù)據(jù)作為研究對象，真刀實(shí)槍地向讀者介紹Python數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)現(xiàn)方法，全面釋放python的數(shù)據(jù)分析能力，常握大數(shù)據(jù)時(shí)代核心技術(shù)，讓用戶可以輕松入門挖掘技術(shù)并將其應(yīng)用于實(shí)際項(xiàng)目。通過本書，讀者將邁入數(shù)據(jù)挖掘的殿堂，透徹理解數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識(shí)，掌握解決數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶋H問題的杰出實(shí)踐。QDL紅軟基地

軟件內(nèi)容

《python數(shù)據(jù)挖掘入門與實(shí)踐》作為數(shù)據(jù)挖掘入門讀物，介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)知識(shí)、基本工具和實(shí)踐方法，通過循序漸進(jìn)地講解算法，帶你輕松踏上數(shù)據(jù)挖掘之旅。本書采用理論與實(shí)踐相結(jié)合的方式，呈現(xiàn)了如何使用決策樹和隨機(jī)森林算法預(yù)測美國職業(yè)籃球聯(lián)賽比賽結(jié)果，如何使用親和性分析方法推薦電影，如何使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行社會(huì)媒體挖掘，等等。本書也涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)處理等內(nèi)容。QDL紅軟基地
《python數(shù)據(jù)挖掘入門與實(shí)踐》主要內(nèi)容QDL紅軟基地
第1章 開始數(shù)據(jù)挖掘之旅，介紹我們即將用到的技術(shù)，接著通過講解兩個(gè)基礎(chǔ)算法的實(shí)現(xiàn)方法達(dá)到熱身目的。QDL紅軟基地
第2章 用scikit-learn估計(jì)器分類，涵蓋了數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)重要主題——分類。這一章還會(huì)介紹將數(shù)據(jù)挖掘流程標(biāo)準(zhǔn)化的流水線結(jié)構(gòu)，便于你管理實(shí)驗(yàn)流程。QDL紅軟基地
第3章 用決策樹預(yù)測獲勝球隊(duì)，介紹決策樹和隨機(jī)森林兩個(gè)新算法。我們將通過抽取區(qū)分度高的特征來預(yù)測獲勝選手。QDL紅軟基地
第4章 用親和性分析方法推薦電影，思考根據(jù)以往消費(fèi)記錄推薦產(chǎn)品的問題，介紹Apriori算法。QDL紅軟基地
第5章 用轉(zhuǎn)換器抽取特征，介紹不同類別特征的抽取方法及不同數(shù)據(jù)集的處理方法。QDL紅軟基地
第6章 使用樸素貝葉斯進(jìn)行社會(huì)媒體挖掘，使用樸素貝葉斯算法自動(dòng)分析來自社交網(wǎng)站Twitter的文本信息。QDL紅軟基地
第7章 用圖挖掘找到感興趣的人，采用聚類和網(wǎng)絡(luò)分析方法，發(fā)現(xiàn)社會(huì)媒體上感興趣的人。QDL紅軟基地
第8章 用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)破解驗(yàn)證碼，從圖像中抽取信息，然后訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用來發(fā)現(xiàn)圖像中的單詞和字母。QDL紅軟基地
第9章 作者歸屬問題，通過抽取文本特征，使用支持向量機(jī)算法，找出文檔的作者。QDL紅軟基地
第10章 新聞?wù)Z料分類，使用k-means聚類算法，根據(jù)新聞文章內(nèi)容進(jìn)行分類。QDL紅軟基地
第11章 用深度學(xué)習(xí)方法為圖像中的物體進(jìn)行分類，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法確定圖像中的物體。QDL紅軟基地
第12章 大數(shù)據(jù)處理，探討對大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的流程及方法。QDL紅軟基地

相關(guān)介紹

Python數(shù)據(jù)挖掘入門與實(shí)踐.pdf---高清完整無水印2-016 本書作者Robert Layton，譯者杜春曉，由人民郵電出版社于2016年7月出版。本書作為數(shù)據(jù)挖掘入門讀物，介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)知識(shí)、基本工具和實(shí)踐方法，通過循序漸進(jìn)地講解算法，帶你輕松踏上數(shù)據(jù)挖掘之旅。本書采用理論與實(shí)踐相結(jié)合的方式，呈現(xiàn)了如何使用決策樹和隨機(jī)森林算法預(yù)測美國職業(yè)籃球聯(lián)賽比賽結(jié)果，如何使用親和性分析方法推薦電影，如何使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行社會(huì)媒體挖掘，等等。本書也涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)處理等內(nèi)容。QDL紅軟基地

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