本書特色

在數(shù)據(jù)規(guī)模急速膨脹的大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)挖掘這項甄別重要數(shù)據(jù)的核心技術(shù)正發(fā)揮越來越重要的作用。它將賦予你解決實際問題的“超能力”：預(yù)測體育賽事結(jié)果、精確投放廣告、根據(jù)作品的風(fēng)格解決作者歸屬問題，等等。

本書使用簡單易學(xué)且擁有豐富第三方庫和良好社區(qū)氛圍的Python語言，由淺入深，以真實數(shù)據(jù)作為研究對象，真刀實槍地向讀者介紹Python數(shù)據(jù)挖掘的實現(xiàn)方法。通過本書，讀者將邁入數(shù)據(jù)挖掘的殿堂，透徹理解數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識，掌握解決數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶋H問題的最佳實踐！

• 理解決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機和深度學(xué)習(xí)
• 運用常見算法為解決現(xiàn)實問題建立數(shù)據(jù)模型
• 利用API從Reddit等網(wǎng)站獲取數(shù)據(jù)集
• 從數(shù)據(jù)集中找出并提取特征
• 使用數(shù)據(jù)集設(shè)計并開發(fā)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用
• 基于實時數(shù)據(jù)，進行大數(shù)據(jù)處理

亞馬遜讀者評論：

“不錯的數(shù)據(jù)挖掘讀物。淺顯易懂，是遇到類似問題時不錯的參考書。”

“本書用簡單通俗的語言講解數(shù)據(jù)挖掘，并附有大量代碼示例。強烈推薦給Python的新手用戶和狂熱愛好者。”

目錄

版權(quán)聲明
譯者序
前言
第 1 章　開始數(shù)據(jù)挖掘之旅
第 2 章　用scikit-learn估計器分類
第 3 章　用決策樹預(yù)測獲勝球隊
第 4 章　用親和性分析方法推薦電影
第 5 章　用轉(zhuǎn)換器抽取特征
第 6 章　使用樸素貝葉斯進行社會媒體挖掘
第 7 章　用圖挖掘找到感興趣的人
第 8 章　用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)破解驗證碼
第 9 章　作者歸屬問題
第 10 章　新聞?wù)Z料分類
第 11 章　用深度學(xué)習(xí)方法為圖像中的物體進行分類
第 12 章　大數(shù)據(jù)處理
附錄　接下來的方向

下載

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