数据分析与挖掘算法:Python实战

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作者:
2021-11
版次: 1
ISBN: 9787121422003
定价: 69.00
装帧: 其他
开本: 其他
纸张: 胶版纸
页数: 192页
  • 《数据分析与挖掘算法:Python实战》是一本介绍数据分析相关算法的学习指南,主要包括数据分析及数据挖掘相关概念介绍、数据思维及各种数据分析算法的原理及实现方法。
      《数据分析与挖掘算法:Python实战》的每个数据分析算法都介绍了数学原理、Python代码实现以及实战案例,内容丰富、容易理解。
      本书共9章,第1章介绍了数据挖掘与数据分析、机器学习之间的关系;第2 章介绍了数据分析人员应该具备的数据思维,包括数据思维认知、数据挖掘“定律”;第3~9章介绍了各种数据分析算法的原理、实现方法及实战案例,其中包括逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、聚类分析、关联规划、人工神经网络、集成学习。
      《数据分析与挖掘算法:Python实战》适合从事数据分析工作的读者自学,也可作为产品经理、运营人员、市场人员和对数据分析感兴趣的读者的参考用书。 张晓东,硕士研究生,深耕数据分析领域近十年;曾任商业分析师、大数据分析师、算法工程师等职位;主导及参与近20个项目;曾受聘于呼和浩特市大数据管理局专家库专家,现就职于腾讯无线大连研发中心(世纪鲲鹏)。 第1章 数据分析概述 1 

    1.1 什么是数据挖掘 2 

    1.2 数据挖掘与数据分析的关系 6 

    1.3 数据挖掘与机器学习的关系 8 

    1.4 机器学习算法简介 13

    第2章 数据思维 19 

    2.1 数据思维认知 21 

    2.2 数据思维认知的主观性与客观性 26 

    2.3 数据挖掘“定律” 29

    第3章 逻辑回归 37 

    3.1 逻辑回归基础:从线性回归到逻辑回归 38 

    3.2 逻辑回归函数构建 41 

    3.3 逻辑回归问题求解 46 

    3.4 逻辑回归模型评估 49 

    3.5 Python代码实现 55

    第4章 决策树 65 

    4.1 决策树基础 66 

    4.2 决策树算法 70 

    4.3 Python代码实现 86

    第5章 朴素贝叶斯 95 

    5.1 概率论基础 96 

    5.2 从贝叶斯公式到朴素贝叶斯分类 100 

    5.3 Python代码实现 106

    第6章 聚类分析 113 

    6.1 聚类分析基础 115 

    6.2 聚类算法 121 

    6.3 Python代码实现 128

    第7章 关联规则 137 

    7.1 关联规则基础 140 

    7.2 关联规则算法 143 

    7.3 Python代码实现 147

    第8章 人工神经网络 151 

    8.1 人工神经网络基础 153 

    8.2 BP(误差逆传播前馈)神经网络 158 

    8.3 Python代码实现 164

    第9章 集成学习 169 

    9.1 集成学习基础 170 

    9.2 集成学习算法 174 

    参考资料 181
  • 内容简介:
    《数据分析与挖掘算法:Python实战》是一本介绍数据分析相关算法的学习指南,主要包括数据分析及数据挖掘相关概念介绍、数据思维及各种数据分析算法的原理及实现方法。
      《数据分析与挖掘算法:Python实战》的每个数据分析算法都介绍了数学原理、Python代码实现以及实战案例,内容丰富、容易理解。
      本书共9章,第1章介绍了数据挖掘与数据分析、机器学习之间的关系;第2 章介绍了数据分析人员应该具备的数据思维,包括数据思维认知、数据挖掘“定律”;第3~9章介绍了各种数据分析算法的原理、实现方法及实战案例,其中包括逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、聚类分析、关联规划、人工神经网络、集成学习。
      《数据分析与挖掘算法:Python实战》适合从事数据分析工作的读者自学,也可作为产品经理、运营人员、市场人员和对数据分析感兴趣的读者的参考用书。
  • 作者简介:
    张晓东,硕士研究生,深耕数据分析领域近十年;曾任商业分析师、大数据分析师、算法工程师等职位;主导及参与近20个项目;曾受聘于呼和浩特市大数据管理局专家库专家,现就职于腾讯无线大连研发中心(世纪鲲鹏)。
  • 目录:
    第1章 数据分析概述 1 

    1.1 什么是数据挖掘 2 

    1.2 数据挖掘与数据分析的关系 6 

    1.3 数据挖掘与机器学习的关系 8 

    1.4 机器学习算法简介 13

    第2章 数据思维 19 

    2.1 数据思维认知 21 

    2.2 数据思维认知的主观性与客观性 26 

    2.3 数据挖掘“定律” 29

    第3章 逻辑回归 37 

    3.1 逻辑回归基础:从线性回归到逻辑回归 38 

    3.2 逻辑回归函数构建 41 

    3.3 逻辑回归问题求解 46 

    3.4 逻辑回归模型评估 49 

    3.5 Python代码实现 55

    第4章 决策树 65 

    4.1 决策树基础 66 

    4.2 决策树算法 70 

    4.3 Python代码实现 86

    第5章 朴素贝叶斯 95 

    5.1 概率论基础 96 

    5.2 从贝叶斯公式到朴素贝叶斯分类 100 

    5.3 Python代码实现 106

    第6章 聚类分析 113 

    6.1 聚类分析基础 115 

    6.2 聚类算法 121 

    6.3 Python代码实现 128

    第7章 关联规则 137 

    7.1 关联规则基础 140 

    7.2 关联规则算法 143 

    7.3 Python代码实现 147

    第8章 人工神经网络 151 

    8.1 人工神经网络基础 153 

    8.2 BP(误差逆传播前馈)神经网络 158 

    8.3 Python代码实现 164

    第9章 集成学习 169 

    9.1 集成学习基础 170 

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