Python数据挖掘技术及应用(第2版微课版)/清华开发者书库

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 共分为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，也可作为数据挖 掘、数据分析人员的参考书 。

曹洁，博士，毕业于同济大学电子与信息工程学院计算机软件与理论专业；主要研究方向是并行分布式处理、云计算、大数据；主持和参与国家级、省部级项目5项；在《软件学报》《计算机研究与发展》《通信学报》等国内外核心刊物上发表学术论文12篇；主讲“Python语言程序设计”“大数据技术及应用”“云计算技术”等课程；主编《Python语言程序设计》（微课版），参编《数据挖掘》《Struts2+Hibermate框架技术教程》（第2版）等多部教材。

第1章 绪论 1.1 什么是数据分析 1.2 什么是数据挖掘 1.3 数据挖掘的步骤 1.4 数据挖掘的典型应用 1.4.1 市场营销 1.4.2 金融领域 1.4.3 医疗保健 1.4.4 社交媒体 1.4.5 教育领域 1.5 数据挖掘的主要挑战 1.5.1 数据规模大 1.5.2 高维数据 1.5.3 隐私安全 1.5.4 概念漂移 1.5.5 伦理问题 习题 第2章 NumPy科学计算库 2.1 ndarray多维数组 2.1.1 创建ndarray数组 2.1.2 创建特殊的ndarray数组 2.1.3 rLdarray对象的数据类型 2.1.4 ndarray对象的属性 2.2 数组元素的索引、切片和选择 2.2.1 索引和切片 2.2.2 选择数组元素的方法 2.2.3 ndarray数组的形状变换 2.3 随机数数组 2.3.1 简单随机数 2.3.2 随机分布 2.3.3 随机排列 2.3.4 随机数生成器 2.4 数组的运算 2.4.1 算术运算与函数运算 2.4.2 统计计算 2.4.3 线性代数运算 2.4.4 排序 2.4.5 数组拼接与切分 2.5 读写数据文件 2.5.1 读写二进制文件 2.5.2 读写文本文件 习题 第3章 pandas数据分析库的数据结构 3.1 Series结构 3.1.1 创建Series 3.1.2 查看和修改Series对象的数据 3.1.3 Series对象的常用属性 3.1.4 Series对象的常用方法 3.1.5 Series对象的运算 3.2 DataFrame结构