Python數據挖掘入門與實踐 python3爬蟲數據分析 挖掘基礎教程/python數據 epub pdf  mobi txt 電子書 下載

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發表於2024-11-11

商品介绍



店鋪: 墨馬圖書旗艦店
齣版社: 人民郵電齣版社
ISBN:9787115427106
商品編碼:19081669863

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書籍描述

基本信息:
商品名稱: Python數據挖掘入門與實踐/圖靈程序設計叢書 開本: 16
作者: (澳)羅伯特·萊頓|譯者:杜春曉 頁數:
定價: 59 齣版時間: 2016-07-01
ISBN號: 9787115427106 印刷時間: 2016-07-01
齣版社: 人民郵電 版次: 1
商品類型: 圖書 印次: 1
目錄: ***章 開始數據挖掘之旅
1.1 數據挖掘簡介
1.2 使用Python和IPython Notebook
1.2.1 安裝Python
1.2.2 安裝IPython
1.2.3 安裝scikit-learn庫
1.3 親和性分析示例
1.3.1 什麼是親和性分析
1.3.2 商品**
1.3.3 在NumPy中加載數據集
1.3.4 實現簡單的排序規則
1.3.5 排序找齣***佳規則
1.4 分類問題的簡單示例
1.5 什麼是分類
1.5.1 準備數據集
1.5.2 實現OneR算法
1.5.3 測試算法
1.6 小結
第2章 用scikit-learn估計器分類
2.1 scikit-learn估計器
2.1.1 近鄰算法
2.1.2 距離度量
2.1.3 加載數據集
2.1.4 努力實現流程標準化
2.1.5 運行算法
2.1.6 設置參數
2.2 流水綫在預處理中的應用
2.2.1 預處理示例
2.2.2 標準預處理
2.2.3 組裝起來
2.3 流水綫
2.4 小結
第3章 用決策樹預測獲勝球隊
3.1 加載數據集
3.1.1 采集數據
3.1.2 用pandas加載數據集
3.1.3 數據集清洗
3.1.4 提取新特徵
3.2 決策樹
3.2.1 決策樹中的參數
3.2.2 使用決策樹
3.3 NBA 比賽結果預測
3.4 隨機森林
3.4.1 決策樹的集成效果如何
3.4.2 隨機森林算法的參數
3.4.3 使用隨機森林算法
3.4.4 創建新特徵
3.5 小結
第4章 用親和性分析方法**電影
4.1 親和性分析
4.1.1 親和性分析算法
4.1.2 選擇參數
4.2 電影**問題
4.2.1 獲取數據集
4.2.2 用pandas加載數據
4.2.3 稀疏數據格式
4.3 Apriori算法的實現
4.3.1 Apriori算法
4.3.2 實現
4.4 抽取關聯規則
4.5 小結
第5章 用轉換器抽取特徵
5.1 特徵抽取
5.1.1 在模型中錶示事實
5.1.2 通用的特徵創建模式
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