Python数据挖掘 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2024
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梅甘·斯夸尔
机械工业出版社
姚军
2017-5-1
194
CNY 59.00
平装
数据分析与决策技术丛书
9787111565482
图书标签:
Python
文本挖掘
数据分析
python
Python数据挖掘
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发表于2024-11-23
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图书描述
本书的目标是向具有一定基础的数据分析人员介绍实践中最为常见而在一般数据挖掘书籍中又难以见到的技术与概念,用真实项目、在通用编程环境Python中介绍数据挖掘方法。对于每种方法,书中不仅有对概念的详细解说,还有程序实例、替代方法以及每种方法效能的评估技术,真正帮助读者“知其然,知其所以然”,从而迈向数据挖掘专家的道路。在本书的翻译过程中,我们不仅见识了数据挖掘领域的博大精深,感叹于现代数据分析技术的快速发展,而且在浅显易懂的真实项目引导下,利用许多研究人员精心打造的“神器”,轻松地得到以前难以企及的结果。可以想象,认真阅读本书,读者在增长知识的同时,也将对精通数据挖掘充满信心,可能将其作为未来的一个工作方向。
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著者简介
图书目录
译者序
关于审稿人
前言
第1章 扩展你的数据挖掘工具箱1
1.1 什么是数据挖掘2
1.2 如何进行数据挖掘4
1.2.1 Fayyad等人的KDD过程4
1.2.2 韩家炜等人的KDD过程4
1.2.3 CRISP-DM过程5
1.2.4 六步过程6
1.2.5 哪一种数据挖掘方法最好6
1.3 在数据挖掘中使用哪些技术7
1.4 如何建立数据挖掘工作环境9
1.5 小结14
第2章 关联规则挖掘16
2.1 什么是频繁项集16
2.1.1 都市传奇“尿布与啤酒”17
2.1.2 频繁项集挖掘基础知识18
2.2 迈向关联规则19
2.2.1 支持度20
2.2.2 置信度20
2.2.3 关联规则21
2.2.4 包含数据的示例21
2.2.5 附加值—修复计划中的漏洞22
2.2.6 寻找频繁项集的方法24
2.3 项目—发现软件项目标签中的关联规则25
2.4 小结38
第3章 实体匹配39
3.1 什么是实体匹配40
3.1.1 数据合并42
3.1.2 匹配技术45
3.1.3 基于属性的相似度匹配45
3.1.4 属性匹配方法46
3.1.5 利用不相交数据集48
3.1.6 基于上下文的相似度匹配48
3.1.7 基于机器学习的实体匹配49
3.1.8 实体匹配技术的评估50
3.2 实体匹配项目53
3.2.1 软件项目匹配的难度53
3.2.2 两个例子53
3.2.3 根据项目名称匹配55
3.2.4 根据人名匹配55
3.2.5 根据URL匹配55
3.2.6 按照主题和描述关键词匹配56
3.2.7 数据集57
3.2.8 代码58
3.2.9 结果63
3.3 小结66
第4章 网络分析68
4.1 什么是网络68
4.2 网络计量71
4.2.1 网络的度数71
4.2.2 网络直径72
4.2.3 网络中的通路、路径和迹72
4.2.4 网络的成分73
4.2.5 图的中心性73
4.3 图数据的表示76
4.3.1 邻接矩阵76
4.3.2 边表和邻接表77
4.3.3 图数据结构之间的差别77
4.3.4 将数据导入图结构中78
4.4 真实项目84
4.4.1 探索数据84
4.4.2 生成网络文件89
4.4.3 以网络的形式理解数据91
4.5 小结107
第5章 文本情绪分析109
5.1 什么是情绪分析110
5.2 情绪分析基础知识111
5.2.1 观点的结构111
5.2.2 文档级和句子级分析112
5.2.3 观点的重要特征113
5.3 情绪分析算法114
5.4 情绪挖掘应用116
5.4.1 项目动机117
5.4.2 数据准备117
5.4.3 聊天消息的数据分析120
5.4.4 电子邮件消息的数据分析124
5.5 小结130
第6章 文本中的命名实体识别131
6.1 为什么寻找命名实体?131
6.2 命名实体识别技术134
6.3 NER系统的构建与评估137
6.3.1 NER和部分匹配137
6.3.2 处理部分匹配138
6.4 命名实体识别项目140
6.5 小结149
第7章 自动化文本摘要150
7.1 什么是自动化文本摘要151
7.2 文本摘要工具151
7.2.1 使用NTLK的简单文本摘要152
7.2.2 使用Gensim的文本摘要155
7.2.3 使用Sumy的文本摘要157
7.3 小结163
第8章 文本中的主题建模164
8.1 什么是主题建模164
8.2 潜在狄利克雷分配166
8.3 Gensim主题建模167
8.3.1 理解Gensim LDA主题169
8.3.2 理解Gensim LDA的遍数170
8.3.3 对新文档应用Gensim LDA模型172
8.3.4 序列化Gensim LDA对象172
8.4 用于更大项目的Gensim LDA174
8.5 小结176
第9章 挖掘数据异常178
9.1 什么是数据异常178
9.1.1 缺失数据179
9.1.2 修复缺失数据181
9.1.3 数据错误184
9.1.4 离群值186
9.2 小结194
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收起)
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用户评价
评分
☆☆☆☆☆
这一整本书都是在讲的文本挖掘的内容,相对还是比较浅显亦懂的。值得学习。当然前面人说的翻译的问题也是存在的。希望如果有再版,可以改正
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☆☆☆☆☆
我老曾被人吐槽对数据挖掘的东西浅尝辄止,这本书基本也是
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感觉比之前看的同系列的要好,后面几章的文字挖掘,对于现在的我来说,有点超纲了。
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读后感
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在豆瓣利用关键字“数据挖掘 python”搜索和python相关的数据挖掘的书籍,排名前三的分别是《Python数据分析与挖掘实战》,《Python数据挖掘入门与实践》,《python数据挖掘:概念、方法与实践》,我都购买了,也刚好同时间在读。 然而让人愤恨的是,这本书的翻译之烂,已经到...
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