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写给程序员的数据挖掘实践指南

作者 【美】Ron Zacharski(扎哈尔斯基)
译者 王斌
出版社 人民邮电出版社
出版日期 2018
页数 309
格式 Paper book / ebook (PDF)
ISBN 9787115336354
评分
价格 59
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出版信息

ISBN:9787115336354
语言:简体中文
包装/印刷类型:1
开本:16开
出版时间:2015-11-01 00:00:00
页数:309

内容简介

本书不是一本数据挖掘的教材,而是写给程序员的一本数据挖掘知识普及和实践图书。本书用程序员通俗易懂的方式介绍了数据挖掘的基础知识,甚至用普通平白的语言来讲解很多数据挖掘方面难懂的数据知识和公式,从而帮助程序员降低阅读难度。

数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。大多数数据挖掘的教材都专注于介绍理论基础,因而往往难以理解和学习。

本书是介绍写给程序员的一本数据挖掘指南,可以帮助读者动手实践进行数据挖掘、集体智慧并构建推荐系统。全书共8章,介绍了数据挖掘的基本知识和理论、协同过滤、内容过滤及分类、算法评估、朴素贝叶斯、非结构化文本分类以及聚类等内容。全书采用做中学的方式,用生动的图示、大量的表格、简明的公式,实用的Python代码示例,阐释数据挖掘的知识和技能。每章还给出了习题和练习,帮助读者巩固所学的知识。

本书专注适合对数据挖掘、数据分析和推荐系统感兴趣的程序员及相关领域的从业者阅读参考;同时,本书也可以作为一本轻松有趣的数据挖掘课程教学参考书。

图书目录

目  录

目录

第 1章 数据挖掘简介及本书使用方法 1

欢迎来到21世纪 2

并不只是对象 5

TB级挖掘是现实不是科幻 7

本书体例 9

第 2章 协同过滤—爱你所爱 14

如何寻找相似用户 15

曼哈顿距离 16

欧氏距离 16

N维下的思考 18

一般化 22

Python中数据表示方法及代码 24

计算曼哈顿距离的代码 25

用户的评级差异 28

皮尔逊相关系数 30

在继续之前稍微休息一下 35

**后一个公式—余弦相似度 36

相似度的选择 40

一些怪异的事情 43

k近邻 44

Python的一个推荐类 47

一个新数据集 54

第3章 协同过滤—隐式评级及基于物品的过滤 56

隐式评级 57

调整后的余弦相似度 67

Slope One算法 76

Slope One算法的粗略描述图 77

基于Python的实现 83

加权Slope One:推荐模块 88

MovieLens数据集 90

第4章 内容过滤及分类—基于物品属性的过滤 93

一个简单的例子 98

用Python实现 101

给出推荐的原因 102

一个取值范围的问题 104

归一化 105

改进的标准分数 109

归一化 vs. 不归一化 111

回到Pandora 112

体育项目的识别 119

Python编程 123

就是它了 133

汽车MPG数据 135

杂谈 137

第5章 分类的进一步探讨—算法评估及kNN 139

训练集和测试集 140

10折交叉验证的例子 142

混淆矩阵 146

一个编程的例子 148

Kappa统计量 154

近邻算法的改进 159

一个新数据集及挑战 163

更多数据、更好的算法以及一辆破公共汽车 168

第6章 概率及朴素贝叶斯—朴素贝叶斯 170

微软购物车 174

贝叶斯定理 177

为什么需要贝叶斯定理 185

i100 i500 188

用Python编程实现 191

共和党 vs. 民主党 197

数字 205

Python实现 214

这种做法会比近邻算法好吗 221

第7章 朴素贝叶斯及文本—非结构化文本分类 226

一个文本正负倾向性的自动判定系统 228

训练阶段 232

第8章 聚类—群组发现 256

k-means聚类 281

SSE或散度 289

小结 303

安然公司 305

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