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简介
本书主要介绍数据挖掘与机器学习的基本概念和方法,包括绪论、Python数据分析与挖掘 基础、 认识数据、数据预处理、 回归 分析、关联规则挖掘、分类、聚类、神经网络与深度学习、离群点检测 、文本和时序数据挖掘、数据挖掘案例 等内容。 各章力求原理叙述清晰,易于理解,突出理论联系实际, 辅以Python代码实践与指导,引领读者更好地理解与应用算法,快速迈进数据挖掘领域 ,掌握机器学习算法的理论和应用。 本书可作为高等学校计算机科学与技术、数据科学与大数据技术等相关专业的教材,也可作为科研人员、工程师和大数据爱好者的参考书。
编辑推荐
本书特色: (1)面向数据挖掘与机器学习两大领域,内容全面且前沿; (2)理论讲解深入浅出并结合案例驱动,易于阅读和理解。 (3)以Python实现数据挖掘实例,能够快速上手并实践。 本书配套资源丰富,包括教学大纲、教学课件、电子教案、程序源码、教学进度表、在线题库和习题答案、650分钟的视频讲解。
更多出版物信息
- 版权: 清华大学出版社
- 出版: 2024-08-01
- 更新: 2025-06-03
- 书号:9787302663416
- 中图:TP311.561
- 学科:工学控制科学与工程工学计算机科学与技术工学软件工程