Python与数据挖掘pdf电子书版本下载

点此进入-本书在线PDF格式电子书下载【推荐-云解压-方便快捷】直接下载PDF格式图书。移动端-PC端通用
下载压缩包 [复制下载地址] 温馨提示：（请使用BT下载软件FDM进行下载）软件下载地址页

Python与数据挖掘PDF格式电子书版下载

下载的文件为RAR压缩包。需要使用解压软件进行解压得到PDF格式图书。

建议使用BT下载工具Free Download Manager进行下载,简称FDM(免费,没有广告,支持多平台）。本站资源全部打包为BT种子。所以需要使用专业的BT下载软件进行下载。如 BitComet qBittorrent uTorrent等BT下载工具。迅雷目前由于本站不是热门资源。不推荐使用！后期资源热门了。安装了迅雷也可以迅雷进行下载！

（文件页数 要大于 标注页数，上中下等多册电子书除外）

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第一部分 基础篇 2

第1章 数据挖掘概述 2

1.1 数据挖掘简介 2

1.2 工具简介 3

1.2.1 WEKA 3

1.2.2 RapidMiner 4

1.2.3 Python 5

1.2.4 R 5

1.3 Python开发环境的搭建 6

1.3.1 Python安装 6

1.3.2 Python初识 11

1.3.3 与读者的约定 14

1.4 小结 15

第2章 Python基础入门 16

2.1 常用操作符 16

2.1.1 算术操作符 17

2.1.2 赋值操作符 17

2.1.3 比较操作符 18

2.1.4 逻辑操作符 18

2.1.5 操作符优先级 18

2.2 数字数据 19

2.2.1 变量与赋值 19

2.2.2 数字数据类型 20

2.3 流程控制 20

2.3.1 if语句 21

2.3.2 while循环 23

2.3.3 for循环 25

2.4 数据结构 27

2.4.1 列表 28

2.4.2 字符串 31

2.4.3 元组 35

2.4.4 字典 36

2.4.5 集合 39

2.5 文件的读写 40

2.5.1 改变工作目录 40

2.5.2 txt文件读取 41

2.5.3 csv文件读取 42

2.5.4 文件输出 43

2.5.5 使用JSON处理数据 43

2.6 上机实验 44

第3章 函数 47

3.1 创建函数 48

3.2 函数参数 50

3.3 可变对象与不可变对象 52

3.4 作用域 53

3.5 上机实验 55

第4章 面向对象编程 56

4.1 简介 56

4.2 类与对象 58

4.3 ＿init＿方法 59

4.4 对象的方法 61

4.5 继承 65

4.6 上机实验 68

第5章 Python实用模块 69

5.1 什么是模块 69

5.2 NumPy 70

5.3 Pandas 75

5.4 SciPy 81

5.5 scikit-learn 84

5.6 其他Python常用模块 87

5.7 小结 88

5.8 上机实验 88

第6章 图表绘制入门 89

6.1 Matplotlib 89

6.2 Bokeh 94

6.3 其他优秀的绘图模块 97

6.4 小结 97

6.5 上机实验 97

第二部分 建模应用篇 100

第7章 分类与预测 100

7.1 回归分析 100

7.1.1 线性回归 101

7.1.2 逻辑回归 104

7.2 决策树 107

7.2.1 ID3算法 107

7.2.2 其他树模型 111

7.3 人工神经网络 113

7.4 kNN算法 122

7.5 朴素贝叶斯分类算法 124

7.6 小结 127

7.7 上机实验 127

第8章 聚类分析建模 129

8.1 K-Means聚类分析函数 129

8.2 系统聚类算法 133

8.3 DBSCAN聚类算法 138

8.4 上机实验 142

第9章 关联规则分析 144

9.1 Apriori关联规则算法 145

9.2 Apriori在Python中的实现 146

9.3 小结 149

9.4 上机实验 149

第10章 智能推荐 151

10.1 基于用户的协同过滤算法 152

10.2 基于用户的协同过滤算法在Python中的实现 154

10.3 小结 157

10.4 上机实验 157

第11章 时间序列分析 159

11.1 ARIMA模型 159

11.2 小结 171

11.3 上机实验 172

参考文献 174