图书介绍
写给程序员的数据挖掘实践指南PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- （美）扎哈尔斯基著 著
- 出版社： 北京：人民邮电出版社
- ISBN：9787115336354
- 出版时间：2015
- 标注页数：309页
- 文件大小：36MB
- 文件页数：324页
- 主题词：数据处理－指南
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图书目录
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
最后一个公式——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Pandora112
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kNN139
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
i100i500188
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