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张良均
机械工业出版社
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49.00元
平装
大数据技术丛书
9787111552611
图书标签:
Python
数据分析
数据挖掘
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发表于2024-11-23
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图书描述
著者简介
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
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收起)
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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。
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读后感
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