- Python数据挖掘技术及应用(第2版微课版)/清华开发者书库
- - 作者：苏本跃//曹洁|责编:白立军//薛阳
  - 出版社：清华大学
  - ISBN：9787302684008
  - 出版日期：2025/04/01
  - 页数：362
- 售价：31.6

内容大纲
本书是一本全面介绍数据挖掘技术的专业书籍，系统地阐述了数据挖掘的相关概念、原理、算法思想和算法的Python代码实现。全书共分为15章，各章相对独立成篇，以利于读者选择性学习。15章内容分别为绪论、NumPy科学计算库、pandas数据分析库的数据结构、pandas数据读写与可视化、pandas数据整理、pandas数据分析、决策树分类、贝叶斯分类、支持向量机分类和K近邻分类、神经网络分类、回归、聚类、关联规则挖掘、推荐系统、电商评论网络爬取与情感分析等内容。
本书可作为高等院校各专业的数据挖掘、数据分析课程教材，也可作为数据挖掘、数据分析人员的参考书。
作者介绍
目录
第1章  绪论
  1.1  什么是数据分析
  1.2  什么是数据挖掘
  1.3  数据挖掘的步骤
  1.4  数据挖掘的典型应用
    1.4.1  市场营销
    1.4.2  金融领域
    1.4.3  医疗保健
    1.4.4  社交媒体
    1.4.5  教育领域
  1.5  数据挖掘的主要挑战
    1.5.1  数据规模大
    1.5.2  高维数据
    1.5.3  隐私安全
    1.5.4  概念漂移
    1.5.5  伦理问题
  习题
第2章  NumPy科学计算库
  2.1  ndarray多维数组
    2.1.1  创建ndarray数组
    2.1.2  创建特殊的ndarray数组
    2.1.3  rLdarray对象的数据类型
    2.1.4  ndarray对象的属性
  2.2  数组元素的索引、切片和选择
    2.2.1  索引和切片
    2.2.2  选择数组元素的方法
    2.2.3  ndarray数组的形状变换
  2.3  随机数数组
    2.3.1  简单随机数
    2.3.2  随机分布
    2.3.3  随机排列
    2.3.4  随机数生成器
  2.4  数组的运算
    2.4.1  算术运算与函数运算
    2.4.2  统计计算
    2.4.3  线性代数运算
    2.4.4  排序
    2.4.5  数组拼接与切分
  2.5  读写数据文件
    2.5.1  读写二进制文件
    2.5.2  读写文本文件
  习题
第3章  pandas数据分析库的数据结构
  3.1  Series结构
    3.1.1  创建Series
    3.1.2  查看和修改Series对象的数据
    3.1.3  Series对象的常用属性
    3.1.4  Series对象的常用方法
    3.1.5  Series对象的运算
  3.2  DataFrame结构

    3.2.1  创建DataFrame
    3.2.2  DataFrame对象的属性
  3.3  读取、修改和删除DataFrame的数据
    3.3.1  读取DataFrame对象中的数据
    3.3.2  修改DataFrame对象中的数据
    3.3.3  删除DataFrame对象中的数据
  3.4  检查DataFrame对象是否包含指定的值
  习题
第4章  pandas数据读写与可视化
  4.1  pandas读写CSV文件
    4.1.1  读取CSV文件中的数据
    4.1.2  往CSV文件写入数据
  4.2  读取TXT文件
  4.3  读写Excel文件
    4.3.1  读取Excel文件中的数据
    4.3.2  往Excel文件写入数据
  ……
第5章  pandas数据整理
第6章  pandas数据分析
第7章  决策树分类
第8章  贝叶斯分类
第9章  支持向量机分类和K近邻分类
第10章  神经网络分类
第11章  回归
第12章  聚类
第13章  关联规则挖掘
第14章  推荐系统
第15章  电商评论网络爬取与情感分析
参考文献

内容大纲

作者介绍

目录

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