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张良均，杨海宏，何子健，杨征 等 著

图书标签:

• Python
• 数据挖掘
• 机器学习
• 数据分析
• 数据科学
• 算法
• 统计学习
• 人工智能
• 商业分析
• 实战案例

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111552611

版次：1

商品编码：12012431

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 大数据技术丛书

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：175

编辑推荐

适读人群 ：适合中高级计算机专业人员阅读

10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。

本书注重易用性和实践性，旨在让读者快速掌握运用Python语言进行数据分析与挖掘的方法，从应用层面讲解初学者急切需要了解的功能，深入浅出地介绍了数据挖掘中常用的建模实现函数。

内容简介

这是一本适合教学和零基础自学的Python与数据挖掘的教程，即便你完全没有Python编程基础和数据挖掘基础，根据本书中的理论知识和上机实践，你也能迅速掌握如何使用Python进行数据挖掘。本书已经被多所高校预定为教材，为了便于教学，书中还提供了大量的上机实验和教学资源。

本书主要分为两篇：

基础篇（1～6章）：第1章旨在让读者从全局把握数据挖掘、建模工具以及Python开发环境的搭建；第2章正式开始讲解Python的基础知识，包括操作符、变量类型、流程控制、数据结构等内容；第3、4章主要对Python面向对象的特性进行介绍，包括函数、类与对象等基本概念；第5章介绍主流的数据分析与挖掘的模块，以及其中具体的方法及对应的功能；第6章继续拓展了模块的相关内容，介绍图表绘制的专用模块（Matplotlib和Bokeh），深入浅出地展示如何方便地绘制点、线、图等。

建模应用篇（7～11章）：主要对数据挖掘中的常用算法进行介绍，强调在Python中对应函数的使用方法及其结果的解释说明。内容涵盖五大主流的数据挖掘算法，包括分类与预测、聚类分析建模、关联规则分析、智能推荐和时间序列分析。按照从模型建立到模型评价的架构进行介绍，使读者熟练掌握从建模到对模型评价的完整建模过程。

作者简介

张良均

资深大数据挖掘专家，高级信息项目管理师，有近20年的大数据挖掘应用、咨询和培训经验，被称为“中国大数据挖掘培训教父”。为电信、电力、政府、互联网、生产制造、零售、银行、生物、化工、医药等多个行业上百家大型企业提供过数据挖掘应用与咨询服务，实践经验丰富。

现任广东工业大学、华南师范大学、华南农业大学、贵州师范学院、韩山师范学院、广东技术师范学院、广西科技大学的兼职教授。著有《神经网络实用教程》《数据挖掘：实用案例分析》《MATLAB数据分析与挖掘实战》《R语言数据分析与挖掘实战》《Python数据分析与挖掘实战》《Hadoop大数据分析与挖掘实战》《R语言与数据挖掘》等畅销图书。

目录

前言
第一部分　基础篇
第1章　数据挖掘概述 2
1.1　数据挖掘简介 2
1.2　工具简介 3
1.2.1　WEKA 3
1.2.2　RapidMiner 4
1.2.3　Python 5
1.2.4　R 5
1.3　Python开发环境的搭建 6
1.3.1　Python安装 6
1.3.2　Python初识 11
1.3.3　与读者的约定 14
1.4　小结 15
第2章　Python基础入门 16
2.1　常用操作符 16
2.1.1　算术操作符 17
2.1.2　赋值操作符 17
2.1.3　比较操作符 18
2.1.4　逻辑操作符 18
2.1.5　操作符优先级 18
2.2　数字数据 19
2.2.1　变量与赋值 19
2.2.2　数字数据类型 20
2.3　流程控制 20
2.3.1　if语句 21
2.3.2　while循环 23
2.3.3　for循环 25
2.4　数据结构 27
2.4.1　列表 28
2.4.2　字符串 31
2.4.3　元组 35
2.4.4　字典 36
2.4.5　集合 39
2.5　文件的读写 40
2.5.1　改变工作目录 40
2.5.2　txt文件读取 41
2.5.3　csv文件读取 42
2.5.4　文件输出 43
2.5.5　使用JSON处理数据 43
2.6　上机实验 44
第3章　函数 47
3.1　创建函数 48
3.2　函数参数 50
3.3　可变对象与不可变对象 52
3.4　作用域 53
3.5　上机实验 55
第4章　面向对象编程 56
4.1　简介 56
4.2　类与对象 58
4.3　__init__方法 59
4.4　对象的方法 61
4.5　继承 65
4.6　上机实验 68
第5章　Python实用模块 69
5.1　什么是模块 69
5.2　NumPy 70
5.3　Pandas 75
5.4　SciPy 81
5.5　scikit-learn 84
5.6　其他Python常用模块 87
5.7　小结 88
5.8　上机实验 88
第6章　图表绘制入门 89
6.1　Matplotlib 89
6.2　Bokeh 94
6.3　其他优秀的绘图模块 97
6.4　小结 97
6.5　上机实验 97
第二部分　建模应用篇
第7章　分类与预测 100
7.1　回归分析 100
7.1.1　线性回归 101
7.1.2　逻辑回归 104
7.2　决策树 107
7.2.1　ID3算法 107
7.2.2　其他树模型 111
7.3　人工神经网络 113
7.4　kNN算法 122
7.5　朴素贝叶斯分类算法 124
7.6　小结 127
7.7　上机实验 127
第8章　聚类分析建模 129
8.1　K-Means聚类分析函数 129
8.2　系统聚类算法 133
8.3　DBSCAN聚类算法 138
8.4　上机实验 142
第9章　关联规则分析 144
9.1　Apriori关联规则算法 145
9.2　Apriori在Python中的实现 146
9.3　小结 149
9.4　上机实验 149
第10章　智能推荐 151
10.1　基于用户的协同过滤算法 152
10.2　基于用户的协同过滤算法在Python中的实现 154
10.3　小结 157
10.4　上机实验 157
第11章　时间序列分析 159
11.1　ARIMA模型 159
11.2　小结 171
11.3　上机实验 172
参考文献 174

前言/序言

　　Preface前　　言为

　　什么要写本书？Python是什么？Python是一种带有动态语义的、解释性的、面向对象的高级编程语言。其高级内置数据结构，结合动态类型和动态绑定，使其对于敏捷软件开发非常具有吸引力。同时，Python作为脚本型（胶水）语言连接现有的组件也十分高效。Python语法简洁，可读性强，从而能降低程序的维护成本。不仅如此，Python支持模块和包，鼓励程序模块化和代码重用。

　　Python语言的解释性使其语法更接近人类的表达和思维过程，开发程序的效率极高。习惯使用Python者，总习惯在介绍Python时强调一句话：“人生苦短，我用Python。”由于没有编译步骤，“写代码—测试—调试”的流程能被快速地反复执行。

　　作为一款用途广泛的语言，Python在数据分析与机器学习领域的表现，称得上“一任群芳妒”。2016年3月，国外知名技术问答社区StackOverflow发布了《2016年开发者调查报告》。此调查号称是有史以来最为全面的开发者调查。其中，数据科学家的十大技术栈中，有7个包含Python。具体来说，数据科学家中有63%正在使用Python，44%正在使用R语言。而且，27%的人同时使用这两种语言。Python还在“最多人使用的技术”“最受欢迎技术”“需求度最高技术”等榜单中名列前十。

　　Python的明显优势：

　　Python作为一款优雅、简洁的开源编程语言，吸引了世界各地顶尖的编程爱好者的注意力。每天都有数量众多的开源项目更新自己的功能，作为第三方模块为其他开发者提供更加高效、便利的支持。

　　Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C、C++、Cython来编写扩充模块，从而集成多种语言的代码，协同工作。一些算法在底层用C实现后，封装在Python模块中，性能非常高效。

　　Python受到世界各地开发者的一致喜爱，在世界范围内被广泛使用。这意味着读者可以通过查看代码范例，快速学习和掌握相关内容。

　　Python语言简单易学，语法清晰。Python开发者的哲学是“用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事”。通常，相较其他语言，Python的源代码被认为具有更好的可读性。

　　2004年，Python 已在Google 内部使用，他们的宗旨是：Python where we can，C++ where we must，即在操控硬件的场合使用C++，在快速开发时使用Python。

　　总的来说，Python是一款用于数据统计、分析、可视化等任务，以及机器学习、人工智能等领域的高效开发语言。它能满足几乎所有数据挖掘下所需的数据处理、统计模型和图表绘制等功能需求。大量的第三方模块所支持的内容涵盖了从统计计算到机器学习，从金融分析到生物信息，从社会网络分析到自然语言处理，从各种数据库各种语言接口到高性能计算模型等领域。随着大数据时代的来临，数据挖掘将更加广泛地渗透到各行各业中去，而Python作为数据挖掘里的热门工具，将会有更多不同行业的人加入到Python爱好者的行列中来。完全面向对象的Python的教学工作也将成为高校中数学与统计学专业的重点发展对象，这是大数据时代下的必然趋势。

　　本书特色笔者从实际应用出发，结合实际例子及应用场景，深入浅出地介绍Python开发环境的搭建、Python基础入门、函数、面向对象编程、实用模块和图表绘制及常用的建模算法在Python中的实现方式。本书的编排以Python语言的函数应用为主，先介绍了函数的应用场景及使用格式，再给出函数的实际使用示例，最后对函数的运行结果做出了解释，将掌握函数应用的所需知识点按照实际使用的流程展示出来。

　　为方便读者理解Python语言中相关函数的使用，本书配套提供了书中使用的示例的代码及所用的数据，读者可以从“泰迪杯”全国数据挖掘挑战赛网站（http://www.tipdm.org/ts/755.jhtml）上免费下载。读者也可通过热线电话（40068-40020）、企业QQ（40068-40020）或以下微信公众号咨询获取。

　　TipDM张良均〈大数据挖掘产品与服务〉本书适用对象开设有数据挖掘课程的高校教师和学生。

　　目前国内不少高校将数据挖掘引入本科教学中，在数学、计算机、自动化、电子信息、金融等专业开设了数据挖掘技术相关的课程，但目前这一课程的教学使用的工具仍然为SPSS、SAS等传统统计工具，并没有使用Python作为教学工具。本书提供了有关Python语言的从安装到使用的一系列知识，将能有效指导高校教师和学生使用Python。

　　数据挖掘开发人员。

　　这类人员可以在理解数据挖掘应用需求和设计方案的基础上，结合本书提供的Python的使用方法快速入门并完成数据挖掘应用的编程实现。

　　进行数据挖掘应用研究的科研人员。

　　许多科研院所为了更好地对科研工作进行管理，纷纷开发了适应自身特点的科研业务管理系统，并在使用过程中积累了大量的科研信息数据。Python可以提供一个优异的环境对这些数据进行挖掘分析应用。

　　关注高级数据分析的人员。

　　Python作为一个广泛用于数据挖掘领域的编程语言，能为数据分析人员提供快速的、可靠的分析依据。

《Python与数据挖掘》 是一本旨在为读者提供全面、深入且实用的数据挖掘知识和技能的书籍。本书将带领您从零开始，逐步掌握数据挖掘的核心概念、常用算法以及在Python中的实现方法，让您能够驾驭海量数据，从中发现有价值的洞察，并将其转化为实际应用。 本书的目标读者 无论您是初学者、希望转行数据科学领域的从业者，还是已经具备一定编程基础、渴望系统学习数据挖掘技术的学生或工程师，本书都将是您理想的学习伴侣。我们假定您具备基本的Python编程知识，熟悉变量、数据类型、控制流、函数等概念。如果您对Python的了解尚不深入，本书也提供了充足的引导和资源，帮助您快速入门。 本书的内容结构与特色 本书采用循序渐进的教学方式，将复杂的数据挖掘过程分解为易于理解的各个阶段，并结合大量的代码示例和实际案例，帮助读者将理论知识与实践技能相结合。 第一部分：数据挖掘基础与Python环境搭建 数据挖掘的定义、价值与流程： 我们将首先探讨数据挖掘究竟是什么，它为何如此重要，以及在一个完整的数据挖掘项目中，通常会经历哪些关键步骤，例如数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择、模型评估和模型部署等。通过对整个流程的宏观把握，让读者对数据挖掘有一个全面的认识。 Python在数据挖掘中的地位： 深入分析Python语言为何成为数据挖掘领域的首选工具，其丰富的生态系统、强大的库支持以及灵活的语法特性将一一为您揭晓。 搭建Python数据挖掘开发环境： 本部分将详细指导您如何安装和配置Python、Anaconda发行版，以及NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn等核心数据科学库。我们将通过一系列清晰的步骤，确保您拥有一个稳定、高效的开发环境。 第二部分：数据处理与探索性数据分析（EDA） Pandas数据处理利器： Pandas是Python数据分析的基石。我们将深入讲解Series和DataFrame这两个核心数据结构，掌握数据加载、读取（CSV, Excel, SQL等）、数据清洗（缺失值处理、异常值检测与处理、重复值处理）、数据转换（数据类型转换、字段重命名、数据合并与拼接）、数据聚合与分组（groupby操作）、数据筛选与排序等关键操作。让您能够轻松应对各种复杂的数据格式和清洗挑战。 NumPy科学计算基础： NumPy是Python科学计算的底层库，为高效的数值计算提供了强大的支持。我们将学习NumPy数组的创建、索引、切片、运算以及广播机制，为后续的复杂算法实现打下坚实基础。 Matplotlib与Seaborn可视化探索： 数据可视化是理解数据、发现模式的关键。我们将学习如何使用Matplotlib绘制各种基本图表（折线图、散点图、柱状图、饼图等），并进阶学习如何利用Seaborn创建更美观、更具信息量的统计图表（箱线图、小提琴图、热力图、概率密度图等）。通过丰富的可视化案例，帮助您直观地理解数据分布、变量关系以及数据中的潜在趋势。 探索性数据分析（EDA）实战： 在本部分，我们将把前面学到的数据处理和可视化技能融会贯通，通过实际数据集进行一次完整的EDA过程。您将学会如何识别数据中的统计特征，发现变量间的相关性，初步洞察数据中的模式和异常。 第三部分：特征工程与特征选择 特征工程的艺术： 特征工程是将原始数据转化为模型可用特征的关键步骤，其质量直接影响模型的性能。我们将探讨如何创建新的特征（例如，从日期中提取年、月、日、星期等），对现有特征进行转换（例如，对数变换、多项式特征），以及如何处理类别型特征（独热编码、标签编码）。 特征缩放与归一化： 许多机器学习算法对特征的尺度敏感，因此特征缩放（如标准化、归一化）至关重要。我们将学习不同的缩放方法及其适用场景。 特征选择技术： 并非所有特征都对模型有益，过多的特征可能会导致模型过拟合或效率低下。本部分将介绍多种特征选择方法，包括过滤法（基于统计指标）、包装法（如递归特征消除）和嵌入法（如L1正则化），帮助您选择最有信息量的特征子集。 第四部分：监督学习算法与实践 回归算法： 线性回归： 从最基础的线性回归开始，理解其原理、模型假设以及如何评估回归模型（MSE, MAE, R²）。 多项式回归： 学习如何处理非线性关系。 岭回归与Lasso回归： 掌握L1和L2正则化在防止过拟合中的作用。 决策树回归： 理解树模型的构建过程。 支持向量回归（SVR）： 学习支持向量机在回归问题上的应用。 分类算法： 逻辑回归： 经典且强大的二分类算法，理解其概率解释。 K近邻（KNN）： 直观易懂的分类算法，学习距离度量的选择。 支持向量机（SVM）： 学习核函数、软间隔等概念，掌握其在分类中的强大能力。 决策树分类： 理解信息增益、基尼不纯度等概念。 随机森林： 集成学习的代表，学习如何通过投票或平均提升模型性能。 梯度提升树（如XGBoost, LightGBM）： 了解更高级的集成学习方法，及其在竞赛中取得优异成绩的原因。 朴素贝叶斯： 基于概率的分类算法，适用于文本分类等场景。 模型评估与调优： 分类模型评估指标： 精准率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值、混淆矩阵等，理解它们各自的含义和适用场景。 交叉验证： 避免模型在特定数据集上表现过好而泛化能力不足。 超参数调优： 网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search），以及更高级的贝叶斯优化方法。 Scikit-learn库实战： 全面展示如何使用Scikit-learn库高效地实现上述各种监督学习算法，包括数据划分、模型训练、预测和评估。 第五部分：无监督学习算法与实践 聚类算法： K-Means聚类： 最常用的聚类算法之一，学习如何选择K值、簇心更新过程。 层次聚类： 学习凝聚型和分裂型聚类方法，以及树状图（Dendrogram）的解读。 DBSCAN聚类： 基于密度的聚类方法，能够发现任意形状的簇。 降维算法： 主成分分析（PCA）： 经典且广泛应用的降维技术，理解其背后的数学原理和应用。 t-SNE： 适用于高维数据可视化降维的算法，能够保留数据的局部结构。 关联规则挖掘： Apriori算法： 经典的市场篮子分析算法，学习如何发现频繁项集和关联规则。 Scikit-learn库实战： 演示如何在Scikit-learn中实现各种无监督学习算法。 第六部分：数据挖掘项目实战与进阶 真实世界案例分析： 本部分将选取几个来自不同领域（如电商推荐、金融风控、医疗诊断等）的真实数据集，带领读者完成一个完整的数据挖掘项目，从数据理解到模型部署。 模型部署与生产化： 简要介绍如何将训练好的模型部署到生产环境中，使其能够为实际业务提供服务。 深度学习与数据挖掘简介（可选）： 为对深度学习感兴趣的读者提供一个初步的介绍，并指出其与传统数据挖掘方法的结合点。 数据挖掘的伦理与挑战： 讨论数据挖掘过程中可能涉及的隐私、偏见和责任等伦理问题，以及如何应对数据挖掘面临的挑战。 本书的优势 理论与实践并重： 每一项技术都配有详细的理论讲解和清晰的代码示例，确保读者既能理解“为什么”，也能掌握“怎么做”。 循序渐进的难度安排： 内容从基础概念到高级算法，难度逐步提升，适合不同水平的读者。 丰富的代码示例： 提供大量可运行的Python代码，读者可以直接复制代码并进行修改和实验。 案例驱动的学习方式： 通过实际案例展示数据挖掘的应用场景和解决问题的思路。 强调对结果的解读： 不仅仅是跑出结果，更重要的是如何理解和解释模型的输出，并将其转化为有价值的业务洞察。 通过阅读《Python与数据挖掘》，您将不仅仅学会一系列工具和算法，更重要的是培养一种数据驱动的思维模式，掌握从海量数据中挖掘价值的能力，为您的职业生涯和个人发展注入新的动力。我们相信，这本书将成为您在数据科学领域探索的有力助手。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Python与数据挖掘》这本书，我原本是带着解决工作中实际问题的期望，希望能够快速上手，解决一些数据分析的难题。虽然这本书并没有直接涵盖我遇到的具体算法或业务场景，但它在基础概念的梳理上，绝对是值得称道的。书中对数据挖掘流程的讲解，从数据预处理的繁琐细节，到特征工程的巧妙思路，再到模型选择和评估的严谨逻辑，都阐述得非常清晰。尤其是在数据清洗方面，作者花了大量笔墨去讲解缺失值、异常值、重复值等问题的处理方法，并结合Python的Pandas库给出了具体代码示例，这对于初学者来说，无疑是打下了坚实的基础。我之前常常在数据清洗阶段感到无从下手，这本书则像一座灯塔，指引我一步步克服了这些困难。尽管书中的模型部分并没有深入到我想要的那种复杂算法，但其对逻辑回归、决策树等基本模型的原理剖析，以及如何使用Scikit-learn库进行实现，都为我理解更高级的模型奠定了概念上的基础。我开始意识到，很多复杂的模型其实都是在这些基本模型的基础上进行演变和组合的。总而言之，这本书虽然没有直接解决我特定的技术难题，但它为我系统性地构建了数据挖掘的知识框架，让我对整个数据挖掘过程有了更宏观和深入的认识，这对于我未来的学习和实践，其价值是不可估量的。

评分☆☆☆☆☆

《Python与数据挖掘》这本书，对我而言，是一次关于“洞察力”的启发。它并没有直接教我如何写出惊艳的代码，或者如何实现某个高精尖的算法，而是让我更深刻地理解了“数据”本身以及如何从数据中提取有价值的信息。书中的一个章节，花了相当大的篇幅来讨论数据可视化在探索性数据分析（EDA）中的重要性。作者通过Matplotlib和Seaborn库，展示了如何绘制出各种类型的图表，从简单的柱状图、折线图，到更复杂的散点图矩阵、热力图等等。这些可视化图表不仅仅是数据的堆砌，更是揭示数据内在规律和隐藏模式的“眼睛”。通过书中的示例，我学会了如何用图表来识别数据的分布情况、变量之间的相关性、是否存在异常值等等。这比仅仅看一堆数字要直观得多，也有效得多。虽然书中关于高级模型的部分我还在消化中，但光是EDA部分，就足以让我对数据分析有了全新的认识。我开始明白，很多时候，我们并不需要复杂的算法，一个精心设计的可视化图表，就足以让我们发现问题、找到方向。这本书让我意识到，在投入大量时间去构建模型之前，先花时间去“看懂”数据，是多么关键的一步。

评分☆☆☆☆☆

我对《Python与数据挖掘》这本书的初衷，是希望能找到一些能够提升我项目效率的技巧和方法。这本书在关于“模型性能评估”的章节，给我留下了深刻的印象。我之前在做项目时，常常会陷入一个误区，就是过度关注模型的预测准确率，而忽略了其他更重要的评估指标。这本书详细介绍了诸如精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线和AUC值等评估指标，并解释了它们在不同场景下的意义和适用性。作者通过一些实际的例子，演示了如何使用Scikit-learn库来计算和绘制这些指标，以及如何根据这些指标来选择最优的模型。这让我意识到，在很多实际应用中，比如垃圾邮件检测或者疾病诊断，仅仅追求高准确率是远远不够的，还需要权衡漏报（False Positive）和误报（False Negative）的成本。这本书的讲解，让我对模型评估有了更全面和深入的理解，也让我明白，选择合适的评估指标，比盲目追求某个高数值的指标更为重要。虽然书中关于模型优化的具体策略我还需要进一步实践，但光是这部分关于评估的清晰讲解，就足以让我避免很多潜在的错误，并且能更有效地衡量我项目的进展。

评分☆☆☆☆☆

阅读《Python与数据挖掘》这本书，我最大的感受是它的“实操性”。虽然我是一个对数据挖掘有浓厚兴趣但技术基础相对薄弱的读者，这本书的讲解方式却让我觉得非常易于理解和上手。作者非常注重理论与实践的结合，每一章节的讲解都伴随着相应的Python代码示例，并且这些代码都是可以直接运行的。我印象特别深刻的是关于文本数据挖掘的部分，书中详细介绍了如何使用NLTK和spaCy库进行文本预处理，例如分词、词性标注、去除停用词等，这些操作直接解决了我在处理大量文本数据时遇到的瓶颈。我之前尝试过一些零散的教程，但总觉得不成体系，容易遗漏重要的步骤。而这本书则提供了一个完整的流程，从文本的读取、清洗，到特征提取（如TF-IDF），再到构建简单的文本分类模型，都讲解得非常到位。即使书中涉及的某些模型（比如我不太熟悉的某些聚类算法）我暂时没有用上，但通过书中提供的代码模板和讲解，我能够快速地理解其工作原理，并且可以根据自己的需求进行修改和扩展。这本书让我觉得，数据挖掘并不是遥不可及的科学，而是可以通过学习Python和掌握一些基本工具就能实际操作的技能。

评分☆☆☆☆☆

尽管《Python与数据挖掘》这本书的某些章节内容，并不是我目前研究领域的直接切入点，但它为我提供了一个非常宝贵的“知识储备库”。我是一个对数据安全领域比较感兴趣的研究生，在处理大量的用户行为日志数据时，经常会遇到需要对数据进行异常检测的需求。这本书中关于异常检测的章节，虽然使用的是一些通用的数据集和方法，但其对不同类型异常（如点异常、上下文异常、集体异常）的分类和解释，以及如何使用Isolation Forest、One-Class SVM等方法进行检测的讲解，都让我受益匪浅。我之前尝试过一些零散的资料，对这些概念一直模糊不清，但这本书通过清晰的逻辑和翔实的案例，帮助我理清了思路。即使书中提到的具体算法实现细节，我可能还需要进一步查阅资料来深入理解，但这本书已经为我指明了方向，让我知道从何处着手去解决我在数据安全领域遇到的异常检测问题。它就像一份详尽的地图，让我知道宝藏可能藏在哪里，以及如何开始寻宝的旅程。

评分☆☆☆☆☆

晚上下单，第二天中午就到啦，京东物流棒棒哒

评分☆☆☆☆☆

不错不错，很喜欢，印刷不错，到货快

评分☆☆☆☆☆

京豆还是挺好拿的，像这样每次都认认真真的写上这么多字就比较好了，不够就再来点，书当然挺好的，有经费支持那就支持正版咯

评分☆☆☆☆☆

质量不错，文字清晰，送货快，京东放心，会再来的啊

评分☆☆☆☆☆

趁着618活动入了一大批书，划算，能否看完就是未知数了

评分☆☆☆☆☆

先看看再说 真在学习中…………

评分☆☆☆☆☆

赶上最后一分钟凑单付款，好惊险

评分☆☆☆☆☆

多多少少还是得学点Python.入门知识，慢慢学习，质量很好，看完再说吧

评分☆☆☆☆☆

京东的配送速度没的说，上午下单下午就到了。包装严实，是正版。