Python数据挖掘入门与实践(第2版)
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图灵程序设计丛书

Python数据挖掘入门与实践(第2版)

罗伯特·莱顿 (作者) 亦念 (译者)
上市销售
全面释放Python的数据分析能力,轻松入门数据挖掘技术并将其应用于实际项目
本书以实践为宗旨,对数据挖掘进行了详细地入门引导。本书囊括了比赛结果预测、电影推荐、特征提取、好友推荐、破解验证码、作者归属、新闻聚类等大量经典案例,并以此为基础提供了大量练习和额外活动。在练习中,本书介绍了数据挖掘的基本工具和基本方法;在额外活动中,本书为深入了解数据挖掘指明了方向。
本书适合希望应用Python进行数据挖掘的程序员阅读。
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出版信息

  • 书  名Python数据挖掘入门与实践(第2版)
  • 系列书名图灵程序设计丛书
  • 执行编辑关于本书的内容有任何问题,请联系 杨琳
  • 出版日期2020-03-31
  • 书  号978-7-115-52802-5
  • 定  价79.00 元
  • 页  数253
  • 印刷方式单色
  • 开  本16开
  • 出版状态上市销售
  • 原书名Learning Data Mining with Python, Second Edition
  • 原书号9781787126787

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本书特色

本书将手把手指引你:

• 基于过去结果预测体育赛事胜负
• 根据行文风格确定文档作者
• 调用API下载社会媒体或其他在线服务的数据集
• 在复杂数据集中寻找并提取合适的特征
• 创建解决现实问题的模型
• 运用各种各样的数据集,设计并开发数据挖掘应用
• 利用深度神经网络完成图像中的对象检测

目录

版权声明 阅读
译者序 阅读
前言 阅读
致谢 阅读
第 1 章 数据挖掘入门 阅读
第 2 章 用scikit-learn估计器解决分类问题
第 3 章 用决策树预测获胜球队
第 4 章 用亲和性分析推荐电影
第 5 章 特征与scikit-learn转换器
第 6 章 用朴素贝叶斯算法探索社交媒体
第 7 章 用图挖掘实现推荐关注
第 8 章 用神经网络识别验证码
第 9 章 作者归属问题
第 10 章 聚类新闻文章
第 11 章 用深度神经网络实现图像中的对象检测
第 12 章 大数据处理
附录 A 下一步工作

作者介绍

罗伯特•莱顿(Robert Layton)
数据科学家,计算机科学博士,网络犯罪问题和文本分析方面的专家。拥有多年Python编程经验,参与开发过scikit-learn库等众多开源软件,曾担任2014年“谷歌编程之夏”项目导师,也曾多次在PyCon Au上做报告。他创立了数据挖掘咨询公司DataPipeline,以及为创业公司提供技术咨询和支持的Eurekative公司,还运营着LearningTensorFlow 网站。

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