- Python数据挖掘与机器学习(第2版微课视频版题库版国家级实验教学示范中心联席会计算机学科组十四五规划教材)/大数据与人工智能技术丛书
- - 作者：编者:魏伟一//张国治//张志昌|责编:王冰飞
  - 出版社：清华大学
  - ISBN：9787302663416
  - 出版日期：2024/08/01
  - 页数：315
- 售价：23.92

内容大纲
本书主要介绍数据挖掘与机器学习的基本概念和方法，包括绪论、Python数据分析与挖掘基础、认识数据、数据预处理、回归分析、关联规则挖掘、分类、聚类、神经网络与深度学习、离群点检测、文本和时序数据挖掘、数据挖掘案例等内容。各章力求原理叙述清晰，易于理解，突出理论联系实际，辅以Python代码实践与指导，引领读者更好地理解与应用算法，快速迈进数据挖掘领域，掌握机器学习算法的理论和应用。
本书可作为高等学校计算机科学与技术、数据科学与大数据技术等相关专业的教材，也可作为科研人员、工程师和大数据爱好者的参考书。
作者介绍
目录
第1章  绪论
  1.1  数据挖掘简介
  1.2  数据分析与数据挖掘
  1.3  数据挖掘的主要任务
    1.3.1  关联分析
    1.3.2  数据建模预测
    1.3.3  聚类分析
    1.3.4  离群点检测
  1.4  数据挖掘的数据源
    1.4.1  数据库数据
    1.4.2  数据仓库
    1.4.3  事务数据库
    1.4.4  其他类型数据
  1.5  数据挖掘使用的技术
    1.5.1  统计学
    1.5.2  机器学习
    1.5.3  数据库管理系统与数据仓库
  1.6  数据挖掘存在的主要问题
  1.7  数据挖掘建模的常用工具
    1.7.1  商用工具
    1.7.2  开源工具
  1.8  为何选用Python进行数据挖掘
  1.9  Python数据挖掘常用库
  1.10  Jupyter Notebook的使用
  1.11  小结
  习题1
第2章  Python数据分析与挖掘基础
  2.1  Python程序概述
    2.1.1  基础数据类型
    2.1.2  变量和赋值
    2.1.3  运算符和表达式
    2.1.4  字符串
    2.1.5  流程控制
    2.1.6  函数
  2.2  内建数据结构
    2.2.1  列表
    2.2.2  元组
    2.2.3  字典
    2.2.4  集合
  2.3  NumPy数值运算基础
    2.3.1  创建数组对象
    2.3.2  ndarray对象属性和数据转换
    2.3.3  生成随机数
    2.3.4  数组变换
    2.3.5  数组的索引和切片
    2.3.6  数组的运算
    2.3.7  NumPy中的数据统计与分析
  2.4  Pandas统计分析基础
    2.4.1  Pandas中的数据结构
    2.4.2  索引对象跺

    2.4.3  查看DataFrame的常用属性
    2.4.4  DataFrame的数据查询与编辑
    2.4.5  Pandas数据运算
    2.4.6  函数应用与映射
    2.4.7  排序
    2.4.8  汇总与统计
    2.4.9  数据分组与聚合
    2.4.10  Pandas数据读取与存储
  2.5  Matplotlib图表绘制基础
    2.5.1  Matplotlib简介
    2.5.2  Matplotlib绘图基础
    2.5.3  设置pyplot的动态rc参数
    2.5.4  文本注解
    2.5.5  pyplot中的常用绘图
  2.6  scikit-learn
    2.6.1  scikit-learn简介
    2.6.2  scikit-learn中的数据集
  ……
第3章  认识数据
第4章  数据预处理
第5章  回归分析
第6章  关联规则挖掘
第7章  分类
第8章  聚类
第9章  神经网络与深度学习
第10章  离群点检测
第11章  文本和时序数据挖掘
第12章  数据挖掘案例
参考文献

内容大纲

作者介绍

目录

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