《Python數據挖掘入門與實踐》高清中文版PDF+英文版+源碼下載
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內容簡介 · · · · · ·
本書作為數據挖掘入門讀物，介紹了數據挖掘的基礎知識、基本工具和實踐方法，通過循序漸進地講解算法，帶你輕松踏上數據挖掘之旅。本書采用理論與實踐相結合的方式，呈現了如何使用決策樹和隨機森林算法預測美國職業籃球聯賽比賽結果，如何使用親和性分析方法推薦電影，如何使用朴素貝葉斯算法進行社會媒體挖掘，等等。本書也涉及神經網絡、深度學習、大數據處理等內容。
作者簡介 · · · · · ·
作者簡介： Robert Layton 計算機科學博士，網絡犯罪問題和文本分析方面的專家。多年來一直熱衷於Python編程，參與過scikit-learn庫等很多開源庫的開發，曾擔任2014年度“谷歌編程之夏”項目導師。他曾與全球幾大數據挖掘公司密切合作，挖掘真實數據並研發相關應用。他的公司dataPipeline為多個行業提供數據挖掘和數據分析解決方案。 譯者簡介： 杜春曉 英語語言文學學士，軟件工程碩士。其他譯著有《電子達人——我的第一本Raspberry Pi入門手冊》《Python數據分析》。新浪微博：@宜_生。
目錄 · · · · · ·
第1章 開始數據挖掘之旅 1 第2章 用scikit-learn估計器分類 19 第3章 用決策樹預測獲勝球隊 31 第4章 用親和性分析方法推薦電影 46 第5章 用轉換器抽取特征 62 第6章 使用朴素貝葉斯進行社會媒體挖掘 80 第7章 用圖挖掘找到感興趣的人 104 第8章 用神經網絡破解驗證碼 124 第9章 作者歸屬問題 142 第10章 新聞語料分類 161 第11章 用深度學習方法為圖像中的物體進行分類 185 第12章 大數據處理 206 附錄 接下來的方向 227 
資源鏈接
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