大家好，今天給大家分享的是《Python數(shù)據(jù)挖掘入門(mén)與實(shí)踐》

本書(shū)作為數(shù)據(jù)挖掘入門(mén)讀物，介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)知識(shí)、基本工具和實(shí)踐方法，通過(guò)循序漸進(jìn)地講解算法，帶你輕松踏上數(shù)據(jù)挖掘之旅。本書(shū)采用理論與實(shí)踐相結(jié)合的方式，呈現(xiàn)了如何使用決策樹(shù)和隨機(jī)森林算法預(yù)測(cè)美國(guó)職業(yè)籃球聯(lián)賽比賽結(jié)果，如何使用親和性分析方法推薦電影，如何使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行社會(huì)媒體挖掘，等等。本書(shū)也涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)處理等內(nèi)容。

內(nèi)容簡(jiǎn)介：

本書(shū)作為數(shù)據(jù)挖掘入門(mén)讀物，介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)知識(shí)、基本工具和實(shí)踐方法，通過(guò)循序漸進(jìn)地講解算法，帶你輕松踏上數(shù)據(jù)挖掘之旅。本書(shū)采用理論與實(shí)踐相結(jié)合的方式，呈現(xiàn)了如何使用決策樹(shù)和隨機(jī)森林算法預(yù)測(cè)美國(guó)職業(yè)籃球聯(lián)賽比賽結(jié)果，如何使用親和性分析方法推薦電影，如何使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行社會(huì)媒體挖掘，等等。本書(shū)也涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)處理等內(nèi)容。

作者簡(jiǎn)介：

Robert Layton

計(jì)算機(jī)科學(xué)博士，網(wǎng)絡(luò)犯罪問(wèn)題和文本分析方面的專(zhuān)家。多年來(lái)一直熱衷于Python編程，參與過(guò)scikit-learn庫(kù)等很多開(kāi)源庫(kù)的開(kāi)發(fā)，曾擔(dān)任2014年度“谷歌編程之夏”項(xiàng)目導(dǎo)師。他曾與全球幾大數(shù)據(jù)挖掘公司密切合作，挖掘真實(shí)數(shù)據(jù)并研發(fā)相關(guān)應(yīng)用。他的公司dataPipeline為多個(gè)行業(yè)提供數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析解決方案。

目錄??·?·?·?·?·?·

第1章 　開(kāi)始數(shù)據(jù)挖掘之旅
第2章 　用scikit-learn估計(jì)器分類(lèi)　
第3章 　用決策樹(shù)預(yù)測(cè)獲勝球隊(duì)　
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(jìn)行社會(huì)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(yàn)證碼　
第9章 　作者歸屬問(wèn)題　
第10章 　新聞?wù)Z料分類(lèi)
第11章 　用深度學(xué)習(xí)方法為圖像中的物體進(jìn)行分類(lèi)
第12章 　大數(shù)據(jù)處理

關(guān)注公眾號(hào)：『AI學(xué)習(xí)星球』

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