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出版者:Packt Publishing - ebooks Account

作者:Robert Layton

出品人:

页数:369

译者:

出版时间:2015-7-31

价格:USD 44.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781784396053

丛书系列:

图书标签:

• python
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• 数据科学
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• 数据挖掘
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深入理解与实践：Python驱动的数据挖掘前沿技术 本书旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的数据挖掘知识体系，重点关注如何运用Python这一强大工具，驾驭从数据准备到高级模型部署的完整流程。我们摒弃了传统教材的晦涩理论堆砌，转而采用项目驱动和实战导向的教学方法，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。 本书的结构设计遵循数据科学项目的自然生命周期，分为六个核心部分，共计十八章： --- 第一部分：数据挖掘的基石与Python环境搭建 (Foundations and Setup) 本部分是读者进入数据挖掘领域的坚实起点。我们首先界定数据挖掘的本质、历史演进及其在现代商业决策中的关键作用。随后，我们将详细介绍构建高效Python数据挖掘环境所需的工具链： Python生态系统概览： 深入解析Anaconda发行版、虚拟环境管理（Conda/Venv）的最佳实践。 核心库的精通： 不仅仅是导入和使用，而是深入探讨NumPy（高效数组计算）、Pandas（数据结构与操作）的底层机制和性能优化技巧，例如向量化操作的原理和应用。 数据伦理与合规性： 探讨在数据挖掘项目中必须遵守的数据隐私、偏见识别与公平性考量，为后续的建模工作打下负责任的基调。 --- 第二部分：数据预处理——从原始数据到可训练集 (Data Wrangling and Preparation) 真实世界的数据往往是混乱、缺失且格式不一的。本部分是全书篇幅最长、实战性最强的一环，专注于将原始数据转化为可用于机器学习模型的高质量特征集。 数据清洗的艺术： 涵盖缺失值的高级插补技术（如MICE多重插补、基于模型的预测填充），异常值的检测与处理策略（如LOF、Isolation Forest的应用），以及数据去噪的滤波器方法。 特征工程的深度探索： 详细讲解如何从业务中提取有价值的特征。这包括时间序列特征的提取（滞后特征、滚动统计量）、文本数据的词袋模型（BoW）、TF-IDF的优化，以及针对分类和回归问题的特征编码（目标编码、特征哈希）。 数据转换与规范化： 深入对比不同缩放方法（MinMaxScaler, StandardScaler, RobustScaler）在不同模型下的适用性。讨论Box-Cox、Yeo-Johnson等非线性变换在处理非正态分布数据中的作用。 特征选择与降维： 系统梳理过滤法（方差阈值、卡方检验）、包裹法（递归特征消除RFE）和嵌入法（Lasso, 树模型的重要性排序）。重点讲解如何利用主成分分析（PCA）和t-SNE进行有效的低维表示。 --- 第三部分：经典监督学习模型的高级应用 (Advanced Supervised Learning) 本部分聚焦于最常用且效果显著的预测模型，强调模型选择、训练策略和性能评估的精细化操作。 回归模型精炼： 不仅限于线性回归，更深入探讨岭回归（Ridge）、套索回归（Lasso）和弹性网络（Elastic Net）如何通过正则化来控制模型复杂度和应对多重共线性。 分类算法的性能优化： 详述逻辑回归的概率校准。深入剖析支持向量机（SVM）的核函数选择与参数调优策略。 决策树与集成学习的威力： 详细拆解随机森林（Random Forest）的构建机制。重点讲解梯度提升框架（GBM, XGBoost, LightGBM）的原理，包括损失函数优化、正则化项、并行化策略以及对梯度和Hessian矩阵的定制化使用。 --- 第四部分：无监督学习与模式发现 (Unsupervised Learning and Pattern Discovery) 本部分侧重于在无标签数据中发现隐藏结构和内在联系的方法。 聚类技术的选择与评估： 全面比较K-Means、DBSCAN、层次聚类（Agglomerative Clustering）的优缺点及适用场景。引入轮廓系数（Silhouette Score）、Calinski-Harabasz指数等内部评估指标。 关联规则挖掘： 详细介绍Apriori算法和FP-Growth算法，并通过实际案例演示如何高效地挖掘购物篮分析中的强关联规则。 密度估计与异常检测： 探索高维空间中的密度估计方法，并实战应用One-Class SVM和隔离森林（Isolation Forest）来构建鲁棒的单类异常检测系统。 --- 第五部分：模型评估、验证与超参数调优 (Validation and Hyperparameter Tuning) 构建模型只是第一步，科学地评估和优化模型性能是决定项目成败的关键。 严格的性能评估指标： 针对不同任务（分类、回归、排序）深入解析 ROC-AUC、PR曲线、F1-Score、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）的适用边界。强调使用混淆矩阵进行细粒度错误分析。 交叉验证的艺术： 探讨K折、分层K折、时间序列的滚动原点验证等高级交叉验证策略，确保模型泛化能力的准确估计。 高效的超参数优化： 系统介绍网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）的局限性。重点讲解贝叶斯优化（Bayesian Optimization）框架（如使用Hyperopt库），如何通过概率模型指导搜索过程，以最少的迭代次数找到最优参数组合。 --- 第六部分：模型可解释性与部署初探 (Interpretability and Deployment Basics) 在数据挖掘进入实际业务应用时，透明度和可操作性变得至关重要。 黑箱模型的剖析： 介绍模型可解释性（XAI）的前沿技术。深入讲解局部可解释性方法如LIME和SHAP值的计算原理，帮助读者理解个体预测是如何形成的。 特征重要性的深度洞察： 比较模型内置的重要性得分与Permutation Importance（置换重要性）的差异，理解后者在处理共线性特征时的优势。 模型持久化与初步服务化： 讲解如何使用`pickle`或Joblib将训练好的模型对象序列化，并简要介绍使用Flask/Streamlit搭建一个简单的RESTful API接口，实现模型的实时预测服务。 本书通过贯穿始终的真实数据集案例和详尽的代码注释，确保读者能够掌握构建一个完整的、从零到一的数据挖掘解决方案所需的所有技术栈和最佳实践。

评分☆☆☆☆☆

本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

《Learning Data Mining with Python》在案例选择上，充分考虑到了读者的实际应用需求。它覆盖了从经典的分类、回归问题，到更复杂的聚类、降维任务。其中，关于客户流失预测和推荐系统构建的章节，是我最喜欢的部分。作者通过分析真实的客户数据，一步步引导读者完成数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估和部署的全过程。这种“从问题到解决方案”的完整路径，让我能够真正掌握数据挖掘的实战技巧，而不仅仅是学习一些孤立的算法。书中的代码都是可以直接运行的，并且作者对代码的每一部分都做了详细的注释，这对于我这种需要边学边练的读者来说，简直是福音。

评分☆☆☆☆☆

我特别赞赏书中对于数据预处理和探索性数据分析（EDA）的重视。许多初学者往往会跳过这一步，直接进入模型构建，结果往往是事倍功半。《Learning Data Mining with Python》恰恰相反，它花了相当大的篇幅讲解如何处理缺失值、异常值，如何进行特征缩放和编码，以及如何通过各种统计图表来理解数据的分布和变量之间的关系。例如，书中关于使用散点图、箱线图、热力图等进行EDA的讲解，为我打开了新的视野。我学会了如何从数据的“表面之下的秘密”中挖掘出有价值的信息，这对于后续的模型选择和性能优化至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书在实操性上的表现令人印象深刻。作者提供的所有代码都是经过精心测试的，可以直接在标准Python环境中运行。书中还包含了一些挑战性的练习题，这些题目不仅巩固了所学知识，还引导我进一步探索和发现。我通过完成这些练习，不仅提升了我的编程能力，也加深了对数据挖掘算法的理解。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，《Learning Data Mining with Python》是一本集理论性、实践性、易读性于一身的优秀著作。它不仅教会了我如何运用Python进行数据挖掘，更重要的是，它培养了我用数据解决问题的思维方式。这本书为我打开了一扇通往数据科学世界的大门，我将怀着感激之情，继续在数据挖掘的道路上探索和前行。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容编排上的匠心独运，让我对数据挖掘的理解有了质的飞跃。它不仅仅是罗列各种算法，而是将理论与实践紧密结合。书中对监督学习、无监督学习、半监督学习等主流学习范式进行了清晰的阐述，并且针对每种范式，都提供了基于Python实现的具体案例。我尤其对关于决策树和随机森林的章节印象深刻，作者不仅解释了它们的工作原理，还详细展示了如何在Python中利用Scikit-learn库构建和调优这些模型。书中关于特征工程的探讨也十分细致，诸如特征选择、特征提取（如PCA）等方法，都被用清晰的代码示例进行了演示，让我能够更直观地理解这些技术如何提升模型的性能。

评分☆☆☆☆☆

从Python的角度来看，这本书对数据挖掘库的运用达到了炉火纯青的地步。它不仅仅是简单地调用库函数，而是深入探讨了每个函数背后的原理和最佳实践。例如，在介绍Scikit-learn时，作者详细讲解了其API设计哲学，以及如何利用管道（Pipelines）来简化工作流程，避免数据泄露。对于一些性能要求较高的场景，书中还介绍了如何利用Numba等库来加速Python代码的执行。这种对底层机制的理解，让我能够更有效地利用Python进行大规模数据挖掘。

评分☆☆☆☆☆

这本书在模型评估和解释方面的讨论也非常深入。仅仅构建一个模型是不够的，理解模型的表现如何，以及为什么会做出这样的预测，同样重要。《Learning Data Mining with Python》详细介绍了各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等，并解释了它们在不同场景下的适用性。更令我惊喜的是，书中还触及了模型解释性的一些前沿话题，例如SHAP值和LIME，这让我对“黑箱模型”有了更深的理解，能够更自信地解释模型的预测结果，并在实际工作中做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

《Learning Data Mining with Python》的写作风格非常平易近人，即使是复杂的技术概念，作者也能用清晰、简洁的语言进行解释。书中大量的图表和代码示例，起到了很好的辅助作用，让抽象的概念变得具体。我特别喜欢书中那些“思考一下”的环节，它们鼓励读者主动思考，将所学知识应用到新的问题中。这种互动式的学习体验，极大地提高了我的学习效率和兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我最近有幸拜读了《Learning Data Mining with Python》这本著作，这本书给我的触动远不止于数据挖掘本身。首先，作者在开篇就以一种非常引人入胜的方式，将原本可能枯燥乏味的数据挖掘概念，通过Python这门强大而灵活的语言，变得生动形象。我特别欣赏的是，书中并没有一开始就抛出复杂的算法和数学公式，而是从Python的基础语法和常用库开始，循序渐进地带领读者进入数据挖掘的世界。例如，它详细讲解了NumPy在数值计算中的核心作用，如何使用Pandas进行高效的数据清洗和处理，以及Matplotlib和Seaborn在数据可视化方面的强大能力。这些基础知识的扎实铺垫，对于我这样从零开始接触数据挖掘的读者来说，无疑是定心丸。

评分☆☆☆☆☆

我尤其欣赏书中对未来趋势的展望，以及对学习资源的推荐。在介绍完核心概念之后，作者并没有就此打住，而是对深度学习、自然语言处理等与数据挖掘紧密相关的领域进行了简要的介绍，并推荐了一些进一步学习的资源。这为我规划未来的学习路径提供了宝贵的指导。

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一本书讲那么多方法，连那些方法的过程解释一点没讲也是不容易。不过现在技术类的书的Code Files都不错……

评分☆☆☆☆☆

代码太老了，完全不适配版本。。。

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