《常用数据挖掘算法总结及Python实现》 it-ebooks pdf [5.71 MB]

《常用数据挖掘算法总结及Python实现》是一本旨在帮助读者深入理解数据挖掘领域常用算法的实用指南。书中不仅详细介绍了各种数据挖掘算法的基本原理，还提供了相应的Python代码实现，适合数据科学爱好者和从业人员参考学习。

本书的主要内容包括：

• 数据挖掘的基本概念： 介绍数据挖掘的定义、流程以及重要性，帮助读者建立起对整个领域的基础认识。
• 常用数据挖掘算法： 涵盖了分类、聚类、关联规则挖掘等主要算法，如决策树、支持向量机、K-means聚类等。每种算法都配有详细的数学推导与实际应用案例。
• Python实现： 为每个算法提供了简洁易懂的Python代码示例，读者可以直接运行并进行修改，以加深对算法的理解。
• 实践项目： 通过多个实际项目，展示如何将所学算法应用于真实数据集，帮助读者掌握数据挖掘的实际操作技巧。

此外，书中还包括一些常见问题的解答和最佳实践的总结，帮助读者在学习和应用数据挖掘算法时避免常见的错误。

总之，《常用数据挖掘算法总结及Python实现》是一本内容丰富、实用性强的参考书，适合希望在数据挖掘领域深入学习和实践的读者。无论是初学者还是有经验的从业者，都能从中获得有价值的知识和技能提升。

下载：