Python数据挖掘入门与实践

[澳] Robert Layton

出版时间

2016-06-30

ISBN

9787115427106

评分

★★★★★

标签

编程

书籍介绍

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,如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘,等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。

目录
第1章  开始数据挖掘之旅  1
1.1  数据挖掘简介  1
1.2  使用Python和IPython Notebook  2
1.2.1  安装Python  2
1.2.2  安装IPython  4

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用户评论
中文 NLP 和英文的最大区别是分词,其它都是一样的。。。
新手为scikit-learn点赞
内容和翻译俱佳,不过sklearn更新速度太快,有些代码需要配合sklearn官方文档再深入学习一下。
很详细,只是代码不一定能运行,得查一下Github
有的对于中文不适用,比如情绪分析
适作方法参考,实用性较差;scikit-learn更新太快了,还是看官方文档更好。
没意思 没什么用。 low 作为入门真不如coursera的课来的快
数据分析到最后都是数学,这本主要就是应用,模型算法无外乎Apriori、PCA、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络这些。
这不像一本书更像一本习题集
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