Python数据分析与挖掘--聚文网

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内容简介

本书为高等职业教育计算机类课程新形态一体化教材，是人工智能与大数据技术系列教材之一。本书分为基础篇、实战篇和提高篇。基础篇设置两个学习项目，通过基于数据分析与挖掘岗位工作的模拟操作，帮助学生掌握基础知识与技能；实战篇通过5个数据挖掘项目分别讲授分类、预测、聚类、关联规则、时间序列5类数据挖掘算法，培养学生应用数据分析与挖掘技术解决实际问题的能力；提高篇采用深度学习技术路线，围绕一个综合性数据挖掘项目案例展开，培养学生运用深度学习技术完成较为复杂的数据分析与挖掘的能力。本书可作为高等职业院校人工智能技术应用、大数据技术等专业Python数据分析类课程的教材，也可作为 Python数据分析与挖掘技术学习者的自学参考书。

基础篇项目1 数据分析与挖掘基础知识学习目标 1-1 数据挖掘技术的产生与发展 1-2 数据挖掘研究的理论基础 1-3 数据分析与挖掘应用行业 1-4 数据分析与挖掘工具学习评价学习目标项目2 数据分析与挖掘技术 2-1 数据挖掘工作流程 2-2 数据采样 2-3 数据探索及分析 2-4 数据预处理 2-5 模型及模型训练 2-6 模型评估及参数调优 2-7 模型应用学习评价实战篇项目3 基于分类的垃圾邮件筛选学习目标项目背景工作流程 3-1 数据分析及预处理 3-2 模型构建 3-3 模型应用学习评价项目4 基于回归的区域房屋出租价格评估学习目标项目背景工作流程 4-1 数据分析及预处理 4-2 模型构建 4-3 模型应用学习评价项目5 基于聚类的供电站供电特征识别学习目标项目背景工作流程 5-1 数据分析及预处理 5-2 模型构建 5-3 模型应用学习评价项目6 基于关联规则的数码产品关联性分析学习目标项目背景工作流程 6-1 数据分析及预处理 6-2 关联规则挖掘 6-3 关联规则解读、评估及应用

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