Python数据挖掘入门：实战算法与应用

"《Python数据挖掘》是一本面向程序员的数据挖掘入门教材，由澳大利亚作者Robert Layton撰写，杜春晓翻译。本书以实践为导向，结合理论深入浅出地介绍数据挖掘的基础知识，包括但不限于分类（如决策树和随机森林用于预测NBA比赛结果）、聚类（如电影推荐的亲和性分析）以及关联分析等常见算法。书中还涵盖了神经网络、深度学习和大数据处理等前沿领域，旨在帮助读者掌握在大数据时代进行有效信息提取和分析的关键技能。 作者强调，随着云计算和物联网的发展，大数据的规模急剧增长，带来了信息爆炸的同时，也使得重要信息容易被海量数据淹没。因此，数据挖掘技术的重要性日益凸显，它在挖掘有价值的信息、过滤噪声、揭示隐藏模式等方面具有不可替代的作用。通过本书的学习，读者不仅能理解数据挖掘的基本原理，还能学会如何运用Python实现实际项目，提升数据分析和决策能力。 本书特点在于内容翔实，适合初学者快速上手，同时提供了丰富的实例和应用场景，如预测篮球比赛结果、个性化电影推荐，以及社交媒体情感分析等。全书共15.75印张，约372千字，结构清晰，从基础概念到实战技巧均有涵盖，每章都配有相应的练习题，便于读者巩固所学。定价合理，适合希望通过学习数据挖掘技术来应对未来信息化挑战的读者。 该书由中国人民邮电出版社出版，具有良好的印装质量，并提供读者服务、印装质量及反盗版热线支持。2016年7月首次印刷，版权保护到位，是数据挖掘学习者的宝贵参考资料。"