Python数据挖掘实战:第二版新手指南
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更新于2024-07-17
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"《Learning Data Mining with Python 第二版》是一本由 Robert Layton 编写的实用指南,专为希望学习和掌握数据挖掘技术的新手设计。本书以Python为主要工具,深入讲解如何处理和操作数据,以及如何构建预测模型。第二版更新了内容,包含丰富的实例和实战项目,使读者能够在实践中理解和应用数据挖掘理论。
在本书中,读者将学习到一系列关键知识点,包括但不限于:
1. Python基础知识:首先介绍Python编程语言的基础语法、数据类型和数据结构,为数据挖掘提供坚实的基础。
2. 数据预处理:涵盖数据清洗、缺失值处理、异常值检测以及数据转换等步骤,确保数据质量对模型性能的影响。
3. 数据可视化:利用Python库如Matplotlib和Seaborn展示数据,帮助理解数据分布和模式,便于发现潜在规律。
4. 机器学习算法:从基础的分类(如决策树、随机森林)到回归(线性回归、逻辑回归),再到聚类(K-means、DBSCAN)和深度学习(如神经网络)算法,读者将学会如何选择和应用不同的模型。
5. 模型评估与优化:理解评价指标(如准确率、精确率、召回率等)、交叉验证和网格搜索等方法,以改进模型性能。
6. 实际案例分析:通过具体行业案例,如推荐系统、金融风险分析或社交网络分析,让读者将所学知识应用于实际场景。
版权信息强调了该书的版权归属,所有复制、存储或传输未经事先书面许可均属违法,且作者和出版商不对因本书引起的直接或间接损害负责。同时,尽管努力保证信息准确性,但书中信息并非无条件担保,因为数据挖掘涉及的数据和信息可能存在变化。
《Learning Data Mining with Python 第二版》是数据科学入门者的理想选择,它不仅提供了实用的工具和技术,还强调了实践的重要性,帮助读者在数据驱动的世界中成为高效的数据挖掘专家。无论是对数据分析初学者还是希望提升技能的专业人士,这本书都是一个不可多得的学习资源。"
2018-02-24 上传
2015-10-12 上传
2015-08-20 上传
2023-06-24 上传
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2023-07-25 上传
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chris_st
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