简介
本书是一本全面介绍数据挖掘技术的专业书籍，系统地阐述了数据挖掘的相关概念、原理、算法思想和算法的Python代码实现。全书共分15章，各章相对独立成篇，以利于读者选择性学习。15章内容分别为绪论、numpy科学计算库、pandas数据分析库的数据结构、pandas数据读写与可视化、pandas数据整理、pandas数据分析、决策树分类、贝叶斯分类、支持向量机分类和K近邻分类、神经网络分类、回归、聚类、关联规则挖掘、推荐系统、电商评论网络爬取与情感分析等内容。本书可作为高等院校各专业的数据挖掘、数据分析课程教材，亦可作为数据挖掘、数据分析人员的参考书。
编辑推荐
本书选择的案例涵盖了主要的数据挖掘技术，给出的Python数据挖掘代码可以方便地复制或者改编后应用手自己的实际问题中，以该书作为基础进阶相当合适。 本书内容翔实，通俗易懂，涉及面广。对医工交叉和需要融合数据挖掘领域的读者而言，本书是一个难得的宝库，对培养新时期复合型创新人才很有帮助。 在数据挖掘领域，Pytnon是目前使用最广泛的編程语言。本书虽然定位为一本数据挖掘入门读物，但书中的数据挖掘与分析思想对其他行业来说也具备较高的参考价值。
更多出版物信息
- 版权： 清华大学出版社
- 出版： 2025-04-01
- 更新： 2025-05-28
- 书号：9787302684008
- 中图：TP312.8
- 学科：工学控制科学与工程工学计算机科学与技术
