数据挖掘算法实践与案例详解--聚文网

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编辑推荐

随着大数据和人工智能技术的发展，各行各业积累的数据越来越丰富，如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，助力科学、合理的决策变得日益重要。数据挖掘技术可以从大量异构、随机数据中提取有用的信息和知识，已经广泛应用于工作和生活的各个领域。本书基于作者长期从事数据挖掘科研、工程和教学工作的经验编写而成，通过案例牵引，帮助读者掌握常用的数据挖掘算法、模型和技术，并解决常见的数据挖掘实际问题。本书特点：以实践为目标，系统介绍数据挖掘的流程，并给出代码实现。内容涵盖数据清洗、数据转换、数据降维、回归分析、聚类、神经网络分类等常用的数据挖掘技术和方法，使读者能够利用Python编程来解决基本的数据挖掘问题。本书提供了丰富的案例，规模由小到大，帮助读者循序渐进地掌握各类数据挖掘模型和算法。掌握这些案例后，读者可以举一反三，进一步解决更复杂、更大规模的问题。作者在中国大学MOOC上开设了“数据挖掘”MOOC课程（https://www.icourse163.org/course/NUDT-1461782176），并在头歌平台上开设了“数据挖掘”实验课程（https://www.educoder.net/paths/4153），读者可通过在线视频课程的学习、作业训练与编程实践加深对数据挖掘知识点的理解，提高运用能力。

内容简介

本书从实践的角度，以案例为牵引，介绍数据挖掘的流程、常用的模型和算法等，并给出代码实现。内容包括数据挖掘的定义和分类、数据分类、特征选择、数据清洗、数据转换、数据降维、不平衡数据分类、回归分析、聚类、Apriori算法、KNN分类、支持向量机、神经网络分类、集成学习，并给出多个综合案例，帮助读者掌握数据挖掘技术。
本书案例丰富、可操作性强，适合作为高校数据挖掘相关课程的教材或实践教材，也适合作为相关技术人员的参考书。

前言
第1章绪论
1.1数据挖掘技术的由来
1.2数据挖掘的分类
1.2.1关联规则挖掘
1.2.2监督式机器学习
1.2.3非监督式机器学习
1.3.Python的安装步骤
1.3.12Python环境的配置
1.3.2PyCharm的安装
1.4常见的数据集
1.4.1鸢尾花数据集
1.4.2员工离职预测数据集
1.4.3泰坦尼克号灾难预测数据集
1.4.4PM2.5空气质量预测数据集
……

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