《新书数据分析与挖掘算法Python实战张晓东python数据分析入门书籍数据分析算法原理》[58M]百度网盘|pdf下载|亲测有效
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新书数据分析与挖掘算法Python实战张晓东python数据分析入门书籍数据分析算法原理 pdf下载

出版社 一键团图书专营店
出版年 2025
页数 390页
装帧 精装
评分 9.3(豆瓣)
8.99¥ 10.99¥

内容简介

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数据分析与挖掘算法:Python实战
定价 69.00
出版社 电子工业出版社
版次 1
出版时间 2021年10月
开本 16
作者 张晓东
页数
字数
ISBN编码 9787121422003
重量

内容介绍

本书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。本书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。 本书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。


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

9.2  集成学习算法 174

参考资料 181




作者介绍

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个咨询项目。曾任内蒙古农业大学外聘大数据讲师,受聘于呼和浩特市大数据管理局专家库专家

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