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发表于2024-11-23

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店铺：墨马图书旗舰店

出版社：人民邮电出版社

ISBN：9787115427106

商品编码：19081669863

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具体描述

基本信息：

商品名称：	Python数据挖掘入门与实践/图灵程序设计丛书	开本：	16
作者：	(澳)罗伯特·莱顿\|译者:杜春晓	页数：
定价：	59	出版时间：	2016-07-01
ISBN号：	9787115427106	印刷时间：	2016-07-01
出版社：	人民邮电	版次：	1
商品类型：	图书	印次：	1

目录： ***章开始数据挖掘之旅
1.1 数据挖掘简介
1.2 使用Python和IPython Notebook
1.2.1 安装Python
1.2.2 安装IPython
1.2.3 安装scikit-learn库
1.3 亲和性分析示例
1.3.1 什么是亲和性分析
1.3.2 商品**
1.3.3 在NumPy中加载数据集
1.3.4 实现简单的排序规则
1.3.5 排序找出***佳规则
1.4 分类问题的简单示例
1.5 什么是分类
1.5.1 准备数据集
1.5.2 实现OneR算法
1.5.3 测试算法
1.6 小结
第2章用scikit-learn估计器分类
2.1 scikit-learn估计器
2.1.1 近邻算法
2.1.2 距离度量
2.1.3 加载数据集
2.1.4 努力实现流程标准化
2.1.5 运行算法
2.1.6 设置参数
2.2 流水线在预处理中的应用
2.2.1 预处理示例
2.2.2 标准预处理
2.2.3 组装起来
2.3 流水线
2.4 小结
第3章用决策树预测获胜球队
3.1 加载数据集
3.1.1 采集数据
3.1.2 用pandas加载数据集
3.1.3 数据集清洗
3.1.4 提取新特征
3.2 决策树
3.2.1 决策树中的参数
3.2.2 使用决策树
3.3 NBA 比赛结果预测
3.4 随机森林
3.4.1 决策树的集成效果如何
3.4.2 随机森林算法的参数
3.4.3 使用随机森林算法
3.4.4 创建新特征
3.5 小结
第4章用亲和性分析方法**电影
4.1 亲和性分析
4.1.1 亲和性分析算法
4.1.2 选择参数
4.2 电影**问题
4.2.1 获取数据集
4.2.2 用pandas加载数据
4.2.3 稀疏数据格式
4.3 Apriori算法的实现
4.3.1 Apriori算法
4.3.2 实现
4.4 抽取关联规则
4.5 小结
第5章用转换器抽取特征
5.1 特征抽取
5.1.1 在模型中表示事实
5.1.2 通用的特征创建模式
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