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Python與數據挖掘

定價：~~294~~ 元

NT $ 256

作者：張良均
出版社：機械工業出版社
出版日期：2016-11-01
語言：簡體中文
ISBN10：711155261X
ISBN13：9787111552611
裝訂：175頁 / 普通級 / 1-1

內容簡介

Python是一種帶有動態語義的、解釋性的、面向對象的高級編程語言。其高級內置數據結構，結合動態類型和動態綁定，使其對於敏捷軟件開發非常具有吸引力。同時，Python作為腳本型（膠水）語言連接現有的組件也十分高效。Python語法簡潔，可讀性強，從而能降低程序的維護成本。不僅如此，Python支持模塊和包，鼓勵程序模塊化和代碼重用。

張良均，大數據挖掘專家和模式識別專家，有10多年的大數據挖掘應用、咨詢經驗，10余年數據倉庫系統管理與實施經驗，超過10年的系統開發與設計經驗。為電信、電力、互聯網、生產制造、零售、銀行、生物、化工、醫藥等多個行業上百家大型企業提供過數據挖掘應用與咨詢服務，實踐經驗非常豐富。此外，他精通Java EE企業級應用開發，是廣東工業大學和華南師范大學兼職教授，着有《神經網絡實用教程》、《數據挖掘：實用案例分析》等暢銷書。

前言

第一部分基礎篇
第1章數據挖掘概述
1.1 數據挖掘簡介
1.2 工具簡介
1.2.1 WEKA
1.2.2 RapidMiner
1.2.3 Python
1.2.4 R
1.3 Python開發環境的搭建
1.3.1 Python安裝
1.3.2 Python初識
1.3.3 與讀者的約定
1.4 小結
第2章 Python基礎入門
2.1 常用操作符
2.1.1 算術操作符
2.1.2 賦值操作符
2.1.3 比較操作符
2.1.4 邏輯操作符
2.1.5 操作符優先級
2.2 數字數據
2.2.1 變量與賦值
2.2.2 數字數據類型
2.3 流程控制
2.3.1 if語句
2.3.2 while循環
2.3.3 for循環
2.4 數據結構
2.4.1 列表
2.4.2 字符串
2.4.3 元組
2.4.4 字典
2.4.5 集合
2.5 文件的讀寫
2.5.1 改變工作目錄
2.5.2 txt文件讀取
2.5.3 csv文件讀取
2.5.4 文件輸出
2.5.5 使用JSON處理數據
2.6 上機實驗
第3章函數
3.1 創建函數
3.2 函數參數
3.3 可變對象與不可變對象
3.4 作用域
3.5 上機實驗
第4章面向對象編程
4.1 簡介
4.2 類與對象
4.3 __init__方法
4.4 對象的方法
4.5 繼承
4.6 上機實驗
第5章 Python實用模塊
5.1 什麼是模塊
5.2 Numpy
5.3 Pandas
5.4 SciPy
5.5 scikit-learn
5.6 其他Python常用模塊
5.7 小結
5.8 上機實驗
第6章圖表繪制入門
6.1 Matplotlib
6.2 Bokeh
6.3 其他優秀的繪圖模塊
6.4 小結
6.5 上機實驗

第二部分建模應用篇
第7章分類與預測
7.1 回歸分析
7.1.1 線性回歸
7.1.2 邏輯回歸
7.2 決策樹
7.2.1 ID3算法
7.2.2 其他樹模型
7.3 人工神經網絡
7.4 kNN算法
7.5 朴素貝葉斯分類算法
7.6 小結
7.7 上機實驗
第8章聚類分析建模
8.1 K-Means聚類分析函數
8.2 系統聚類算法
8.3 DBSCAN聚類算法
8.4 上機實驗
第9章關聯規則分析
9.1 Apriori關聯規則算法
9.2 Apriori在Python中的實現
9.3 小結
9.4 上機實驗
第10章智能推薦
10.1 基於用戶的協同過濾算法
10.2 基於用戶的協同過濾算法在Python中的實現
10.3 小結
10.4 上機實驗
第11章時間序列分析
11.1 ARIMA模型
11.2 小結
11.3 上機實驗

參考文獻

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