"程序员数据挖掘指南1：协同过滤与推荐算法Python实现"

《面向程序员的数据挖掘指南》是一本介绍数据挖掘的入门书籍，旨在帮助程序员了解数据挖掘并进行实践操作。书中内容包括推荐系统、距离算法、隐式评价和基于物品的过滤算法、分类、朴素贝叶斯算法、聚类等内容。作者在书中使用Python来实现基本的推荐算法和演示数据挖掘技术的实例。这本书的主要特点是注重实践操作，在每章结束提供了练习题和实验题，读者可以通过动手实践来掌握数据挖掘的相关技术。 在本书中，作者Ron Zacharski首先介绍了数据挖掘的基本概念和入门知识，指出大部分数据挖掘的书籍着重于理论知识，难以理解，让人望而却步。因此，他强调了本书采用“边学边做”的方式编写，鼓励读者动手实践每一章提供的练习题和实验题，使用Python脚本将其运行起来，从而帮助读者更好地理解和掌握数据挖掘的技术。 第一章介绍了数据挖掘的简介，主要是对数据挖掘的定义、背景以及数据挖掘的基本任务进行了概述。第二章着重介绍了推荐系统的入门知识，包括协同过滤和基本的距离算法，例如曼哈顿距离、欧几里得距离、闵科夫斯基距离、皮尔森相关系数等。此外，书中还使用Python实现了一个基本的推荐算法，帮助读者更好地理解推荐系统的原理和实现方法。 书中的第三章介绍了隐式评价和基于物品的过滤算法，这是推荐系统中非常重要的内容，通过讲解隐式评价和基于物品的过滤算法，读者可以了解推荐系统的核心原理和算法。除此之外，本书还涵盖了分类、朴素贝叶斯算法、聚类等数据挖掘的主要内容，通过这些章节的学习，读者可以全面地了解数据挖掘的基本知识和技术。 总的来说，《面向程序员的数据挖掘指南》是一本适合程序员入门的数据挖掘书籍，它以实践操作为重点，通过丰富的案例和Python实现的实验，帮助读者更好地理解和掌握数据挖掘的相关技术。通过本书的学习，读者可以了解推荐系统的原理和实现方法，掌握距离算法和基本的推荐算法，了解隐式评价和基于物品的过滤算法等内容，对数据挖掘有一个全面的了解和认识。希望读者在阅读完本书后，可以运用所学知识进行数据挖掘，并在实践中不断提升和完善自己的技能。