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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115427106

商品编码：19081669863

基本信息：

商品名称：	Python数据挖掘入门与实践/图灵程序设计丛书	开本：	16
作者：	(澳)罗伯特·莱顿|译者:杜春晓	页数：
定价：	59	出版时间：	2016-07-01
ISBN号：	9787115427106	印刷时间：	2016-07-01
出版社：	人民邮电	版次：	1
商品类型：	图书	印次：	1

目录： ***章 开始数据挖掘之旅
1.1 数据挖掘简介
1.2 使用Python和IPython Notebook
1.2.1 安装Python
1.2.2 安装IPython
1.2.3 安装scikit-learn库
1.3 亲和性分析示例
1.3.1 什么是亲和性分析
1.3.2 商品**
1.3.3 在NumPy中加载数据集
1.3.4 实现简单的排序规则
1.3.5 排序找出***佳规则
1.4 分类问题的简单示例
1.5 什么是分类
1.5.1 准备数据集
1.5.2 实现OneR算法
1.5.3 测试算法
1.6 小结
第2章 用scikit-learn估计器分类
2.1 scikit-learn估计器
2.1.1 近邻算法
2.1.2 距离度量
2.1.3 加载数据集
2.1.4 努力实现流程标准化
2.1.5 运行算法
2.1.6 设置参数
2.2 流水线在预处理中的应用
2.2.1 预处理示例
2.2.2 标准预处理
2.2.3 组装起来
2.3 流水线
2.4 小结
第3章 用决策树预测获胜球队
3.1 加载数据集
3.1.1 采集数据
3.1.2 用pandas加载数据集
3.1.3 数据集清洗
3.1.4 提取新特征
3.2 决策树
3.2.1 决策树中的参数
3.2.2 使用决策树
3.3 NBA 比赛结果预测
3.4 随机森林
3.4.1 决策树的集成效果如何
3.4.2 随机森林算法的参数
3.4.3 使用随机森林算法
3.4.4 创建新特征
3.5 小结
第4章 用亲和性分析方法**电影
4.1 亲和性分析
4.1.1 亲和性分析算法
4.1.2 选择参数
4.2 电影**问题
4.2.1 获取数据集
4.2.2 用pandas加载数据
4.2.3 稀疏数据格式
4.3 Apriori算法的实现
4.3.1 Apriori算法
4.3.2 实现
4.4 抽取关联规则
4.5 小结
第5章 用转换器抽取特征
5.1 特征抽取
5.1.1 在模型中表示事实
5.1.2 通用的特征创建模式
5.1.3 创建好的特征
5.2 特征选择
5.3 创建特征
5.4 创建自己的转换器
5.4.1 转换器API
5.4.2 实现细节
5.4.3 单元测试
5.4.4 组装起来
5.5 小结
第6章 使用朴素贝叶斯进行社会媒体挖掘
6.1 消歧
6.1.1 从社交网站下载数据
6.1.2 加载数据集并对其分类
6.1.3 Twitter数据集重建
6.2 文本转换器
6.2.1 词袋
6.2.2 N 元语法
6.2.3 其他特征
6.3 朴素贝叶斯
6.3.1 贝叶斯定理
6.3.2 朴素贝叶斯算法
6.3.3 算法应用示例
6.4 应用
6.4.1 抽取特征
6.4.2 将字典转换为矩阵
6.4.3 训练朴素贝叶斯分类器
6.4.4 组装起来
6.4.5 用F1值评估
6.4.6 从模型中获取***多有用的特征
6.5 小结
第7章 用图挖掘找到感兴趣的人
7.1 加载数据集
7.1.1 用现有模型进行分类
7.1.2 获取Twitter好友信息
7.1.3 构建网络
7.1.4 创建图
7.1.5 创建用户相似度图
7.2 寻找子图
7.2.1 连通分支
7.2.2 优化参数选取准则
7.3 小结
第8章 用神经网络破解验证码
8.1 人工神经网络
8.2 创建数据集
8.2.1 绘制验证码
8.2.2 将图像切分为单个的字母
8.2.3 创建训练集
8.2.4 根据抽取方法调整训练数据集
8.3 训练和分类
8.3.1 反向传播算法
8.3.2 预测单词
8.4 用词典提升正确率
8.4.1 寻找***相似的单词
8.4.2 组装起来
8.5 小结
第9章 作者归属问题
9.1 为作品找作者
9.1.1 相关应用和使用场景
9.1.2 作者归属
9.1.3 获取数据
9.2 功能词
9.2.1 统计功能词
9.2.2 用功能词进行分类
9.3 支持向量机
9.3.1 用SVM分类
9.3.2 内核
9.4 字符N元语法
9.5 使用安然公司数据集
9.5.1 获取安然数据集
9.5.2 创建数据集加载工具
9.5.3 组装起来
9.5.4 评估
9.6 小结
***0章 新闻语料分类
10.1 获取新闻文章
10.1.1 使用Web API获取数据
10.1.2 数据资源宝库reddit
10.1.3 获取数据
10.2 从任意网站抽取文本
10.2.1 寻找任意网站网页中的主要内容
10.2.2 组装起来
10.3 新闻语料聚类
10.3.1 k-means算法
10.3.2 评估结果
10.3.3 从簇中抽取主题信息
10.3.4 用聚类算法做转换器
10.4 聚类融合
10.4.1 证据累积
10.4.2 工作原理
10.4.3 实现
10.5 线上学习
10.5.1 线上学习简介
10.5.2 实现
10.6 小结
***1章 用深度学习方法为图像中的物体进行分类
11.1 物体分类
11.2 应用场景和目标
11.3 深度神经网络
11.3.1 直观感受
11.3.2 实现
11.3.3 Theano简介
11.3.4 Lasagne简介
11.3.5 用nolearn实现神经网络
11.4 GPU优化
11.4.1 什么时候使用GPU进行计算
11.4.2 用GPU运行代码
11.5 环境搭建
11.6 应用
11.6.1 获取数据
11.6.2 创建神经网络
11.6.3 组装起来
11.7 小结
***2章 大数据处理
12.1 大数据
12.2 大数据应用场景和目标
12.3 MapReduce
12.3.1 直观理解
12.3.2 单词统计示例
12.3.3 Hadoop MapReduce
12.4 应用
12.4.1 获取数据
12.4.2 朴素贝叶斯预测
12.5 小结
附录 接下来的方向

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精 彩 页：
内容提要： 罗伯特·莱顿***的这本《Python数据挖掘入门与实践》作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法**电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。
     本书面向愿意学习和尝试数据挖掘的程序员。
    

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作者简介： 罗伯特·莱顿，计算机科学博士，网络犯罪问题和文本分析方面的专家。多年来一直热衷于Python编程，参与过scikit－learn库等很多开源库的开发，曾担任2014年度“谷歌编程之夏”项目导师。他曾与**几大数据挖掘公司密切合作，挖掘真实数据并研发相关应用。他的公司dataPipeline为多个行业提供数据挖掘和数据分析解决方案。 杜春晓，英语语言文学学士，软件工程硕士。其他译***有《电子达人一我的***本Raspberry Pi入门手册》《Python数据分析》。新浪微博：@宜_生。

 

定价Z

开启数据科学之旅：掌握实用技能，洞悉海量信息 数据，作为这个时代最宝贵的资源之一，正以惊人的速度增长，渗透到我们生活的方方面面。从商业决策到科学研究，从社会治理到个人兴趣，理解和运用数据已经成为一项至关重要的能力。而在这个数据的海洋中，Python 凭借其强大的功能、丰富的库以及易于上手的特性，早已成为数据科学领域无可争议的王者。 本书将带你踏上一段激动人心的旅程，从零开始，系统地掌握数据科学的核心技能。我们不求速成，而是致力于为你构建坚实的基础，让你能够独立地分析数据、解决实际问题，并从中挖掘出有价值的洞见。我们将聚焦于那些最实用、最能解决实际问题的技术和方法，让你在学习过程中就能感受到数据带来的力量。 Python 语言基础回顾与数据科学的适配 在深入数据挖掘之前，我们首先需要一个良好的 Python 基础。本书不会占用过多篇幅讲解 Python 的基础语法，而是会侧重于回顾那些在数据科学中至关重要的知识点，例如： 数据结构： 列表、元组、字典、集合等，它们是组织和操作数据的基本单元。我们将重点关注它们在数据处理中的高效用法。 控制流： 条件语句（if-else）、循环（for, while）等，理解它们如何控制程序的执行流程，是实现复杂数据处理逻辑的关键。 函数与模块： 如何定义和使用函数，以及如何利用 Python 的模块化特性来组织和重用代码。 面向对象编程（OOP）概念（基础）： 了解类和对象的概念，以及它们如何在数据科学库的设计中体现，有助于更深入地理解库的用法。 更重要的是，我们将强调 Python 在数据科学领域为何如此受欢迎。我们将介绍 Python 的生态系统，包括那些专门为数据处理、分析和可视化的强大库，为后续的学习铺平道路。 数据获取的利器：Python 网络爬虫实践 互联网是信息的宝库，而网络爬虫正是从这个宝库中提取数据的关键技术。本书将详细讲解如何使用 Python 构建强大的网络爬虫，让你能够自动化地从各种网站上收集所需的数据。我们将涵盖： HTTP协议基础： 理解 HTTP 请求和响应的基本原理，是进行网络爬虫开发的前提。 Requests库： 学习如何使用 `requests` 库发送 HTTP 请求，获取网页内容。我们将深入探讨请求方法（GET, POST等）、请求头、Cookies、会话管理等高级特性，让你能够应对各种复杂的网页请求场景。 Beautiful Soup库： 掌握如何使用 `Beautiful Soup` 来解析 HTML 和 XML 文档，提取出结构化数据。我们将讲解 CSS 选择器、XPath 等常用的定位方法，让你能够精准地找到目标信息。 Scrapy框架： 对于大规模、复杂的数据爬取任务，`Scrapy` 框架提供了更强大、更高效的解决方案。我们将介绍 `Scrapy` 的核心组件（Spiders, Items, Pipelines, Selectors等），并指导你如何构建一个完整的爬虫项目，处理数据清洗、去重、存储等环节。 反爬虫策略与应对： 了解常见的反爬虫技术，如 User-Agent 检测、IP 限制、验证码等，并学习如何使用代理IP、设置延迟、模拟浏览器行为等方法来规避这些限制。 数据存储： 学习如何将爬取到的数据存储到文件（CSV, JSON）或数据库（SQLAlchemy, MongoDB）中，为后续分析做好准备。 通过实践，你将能够从电商平台抓取商品信息，从新闻网站收集文章，从社交媒体获取用户评论，甚至构建自己的知识图谱。 数据分析的基石：NumPy与Pandas的强大威力 数据获取只是第一步，真正的价值在于对数据的理解和分析。`NumPy` 和 `Pandas` 是 Python 数据科学领域的两大支柱，它们提供了高效的数据结构和丰富的数据分析工具。 NumPy：高效的数值计算 N-维数组（ndarray）： 学习如何创建、操作和索引多维数组，这是进行科学计算的基础。 向量化操作： 理解 NumPy 的向量化特性，如何避免显式的循环，极大地提升计算效率。 数学函数与统计方法： 掌握 NumPy 提供的各种数学函数（线性代数、傅立叶变换等）和统计函数（平均值、标准差、最大最小值等）。 Pandas：数据处理与分析的瑞士军刀 Series与DataFrame： 深入理解 `Series`（一维带标签数组）和 `DataFrame`（二维带标签表格）这两种核心数据结构，它们是处理表格化数据的利器。 数据导入与导出： 学习如何从各种文件格式（CSV, Excel, JSON, SQL数据库）读取数据，以及如何将处理后的数据导出。 数据清洗与预处理： 这是数据分析中最耗时但最关键的环节。我们将讲解如何处理缺失值（填充、删除）、重复值、异常值，如何进行数据类型转换、字符串处理、日期时间处理等。 数据选择与过滤： 掌握基于标签、索引、条件进行数据子集选择和过滤的各种技巧，让你能够快速定位到需要分析的数据。 数据聚合与分组： 学习 `groupby()` 方法，如何根据一个或多个键对数据进行分组，并对每个组执行聚合操作（求和、平均值、计数等），这是进行复杂数据分析的关键。 数据合并与连接： 掌握 `merge()`, `join()`, `concat()` 等函数，如何将多个 DataFrame 合并成一个，以完成更全面的数据整合。 数据透视表与交叉表： 学习如何使用 `pivot_table()` 和 `crosstab()` 来快速生成汇总统计表，发现数据之间的关系。 时间序列分析基础： Pandas 在处理时间序列数据方面表现出色，我们将介绍时间重采样、滑动窗口计算等方法。 通过 `NumPy` 和 `Pandas` 的学习，你将能够轻松地处理和理解各种规模和复杂性的数据集，为更深层次的分析奠定坚实的基础。 数据挖掘的深度探索：模式识别与算法应用 数据挖掘的目标是从海量数据中发现有价值的模式、趋势和关联，从而为决策提供支持。本书将引导你了解和实践常用的数据挖掘算法，并重点关注其在实际问题中的应用。 数据探索性分析（EDA）： 在应用复杂算法之前，进行充分的数据探索至关重要。我们将学习如何使用统计摘要、数据可视化等手段来理解数据的分布、变量之间的关系，发现潜在的问题和特征。 监督学习基础： 回归分析： 学习如何使用线性回归、多项式回归等算法来预测连续数值型变量。我们将讲解模型的评估指标（如 RMSE, MAE, R²）。 分类分析： 学习如何使用逻辑回归、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等算法来预测离散型类别变量。我们将讲解分类模型的评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC）。 无监督学习基础： 聚类分析： 学习如何使用 K-Means、DBSCAN 等算法将数据分成不同的簇，以发现数据的内在结构。 关联规则挖掘： 学习 Apriori 算法，如何发现项集之间的频繁项集和关联规则，常用于购物篮分析。 特征工程： 学习如何从原始数据中创建新的、更有意义的特征，以提高模型的性能。这包括特征选择、特征提取（如 PCA）等。 模型评估与调优： 学习交叉验证、网格搜索等技术，如何评估模型的泛化能力，并调整模型参数以获得最佳性能。 Scikit-learn库： `Scikit-learn` 是 Python 中最受欢迎的机器学习库，它提供了实现各种算法和工具的标准接口。我们将基于 `Scikit-learn` 来讲解和实践上述算法。 数据可视化的力量：让数据“说话” 再深入的分析，如果没有清晰的可视化，也很难被理解和传播。本书将介绍常用的 Python 可视化库，帮助你将数据以直观、易懂的方式呈现出来。 Matplotlib： 作为 Python 最基础的可视化库，`Matplotlib` 提供了灵活的绘图能力。我们将学习如何创建各种基本图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图等，并进行图表的定制，如添加标题、轴标签、图例、网格线等。 Seaborn： 基于 `Matplotlib` 构建，`Seaborn` 提供了更高级、更美观的统计图表，能够轻松地绘制出复杂的数据关系图，如热力图、箱线图、小提琴图、分布图等。 交互式可视化（基础）： 介绍一些基础的交互式可视化概念，例如使用 `Plotly` 或 `Bokeh` 能够创建交互式图表，让用户能够缩放、平移、悬停查看数据细节。 我们将通过丰富的图表示例，展示如何选择合适的图表类型来有效地传达你的发现，让你的数据分析报告更具说服力。 实践驱动，案例导向 理论学习固然重要，但真正的掌握源于实践。本书将贯穿丰富的实际案例，覆盖不同领域，让你有机会将所学知识应用于真实世界的问题。我们将可能涉及的案例方向包括： 电商数据分析： 分析用户购买行为，推荐商品，预测销售额。 社交媒体数据分析： 分析用户情绪，发现热门话题，理解传播趋势。 金融数据分析： 分析股票价格，预测趋势，评估风险。 文本数据分析： 分析新闻文章，评论情感，进行主题建模。 通过这些案例，你将学会如何定义问题、收集数据、清洗数据、分析数据、挖掘模式，并最终将结果转化为有价值的见解。 谁适合阅读本书？ 对数据科学充满好奇的初学者： 即使没有任何编程基础，本书也将循序渐进地引导你入门。 希望提升数据处理和分析技能的开发者： 学习如何运用 Python 强大的库来更高效地处理和分析数据。 需要从海量数据中提取价值的业务人员： 掌握数据分析的基本方法，做出更明智的决策。 准备进入数据科学、机器学习领域的学生或从业者： 构建坚实的基础，为未来的深入学习打下良好开端。 本书目标 阅读完本书，你将能够： 熟练使用 Python 进行数据获取，构建自己的网络爬虫。 精通 `NumPy` 和 `Pandas`，高效地进行数据清洗、预处理和分析。 理解并应用常用的数据挖掘算法，从数据中发现模式和洞见。 运用 `Matplotlib` 和 `Seaborn` 等工具，将数据可视化，清晰地传达你的发现。 具备独立分析和解决实际数据问题的能力。 数据科学的时代已经到来，掌握数据的力量，就是掌握未来的竞争力。本书将是你在这条道路上最可靠的向导。让我们一起，用 Python 开启你的数据科学之旅！

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《Python数据挖掘入门与实践 python3爬虫数据分析 挖掘基础教程/python数据》感觉信息量很大，但同时也让我觉得内容会比较扎实，覆盖面广。我一直关注数据科学领域，也知道Python在其中扮演着越来越重要的角色。我特别希望能在这本书中找到关于如何用Python进行网络爬虫的详细教程，因为很多时候，我们面临的数据源并不直接可用，需要通过爬虫来获取。同时，我也对数据分析和挖掘的基础理论和实践方法很感兴趣。我希望这本书能清晰地解释数据挖掘的各个环节，比如数据收集、数据清洗、特征工程、模型选择、模型评估等，并且提供相应的Python代码实现。如果书中能结合一些真实的案例，比如电商数据分析、用户行为分析等，那就更好了，这样可以帮助我更好地理解理论知识在实际中的应用。我期待这本书能够帮助我建立起一个完整的数据挖掘知识体系，并且能够通过实践，熟练掌握使用Python进行数据分析和挖掘的各项技能，为我未来的学习和工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

从书名来看，这本书涵盖了Python3、爬虫、数据分析和数据挖掘，这几个领域都是当前非常热门且实用的技术。我个人对数据分析和数据挖掘很感兴趣，但一直觉得起步比较难，不知道从何下手。很多时候，我们手里有数据，但不知道怎么去分析，怎么去挖掘出隐藏在数据背后的价值。这本书的出现，正好弥补了我在这一方面的需求。我尤其看重它在“入门”和“基础教程”方面的定位，这说明它应该会从最基础的概念讲起，循序渐进，让像我这样的初学者也能轻松理解。我希望书里能够详细讲解如何利用Python进行数据清洗和预处理，因为我知道这是数据分析中最耗时也是最重要的一步。如果能提供一些关于数据可视化的方法和工具，比如使用matplotlib或者seaborn来绘制各种图表，那就更好了，因为可视化能够帮助我们更直观地理解数据。总而言之，我希望这本书能够提供一个全面且易于理解的数据分析和挖掘的学习框架，让我能够快速掌握基本技能，并能够独立完成一些初步的数据分析项目。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，说实话，最开始是被书名吸引了。《Python数据挖掘入门与实践》，听起来就很有吸引力，毕竟现在大数据时代，数据挖掘可是个热门技能。而且还标明是Python3，爬虫，数据分析，挖掘基础教程，感觉内容很丰富，像是把几个热门的知识点都整合在一起了。我一直对数据分析很感兴趣，也想学习如何从海量数据中找出有价值的信息，所以就毫不犹豫地入手了。拿到书的那一刻，我特意翻了一下目录，看到里面有关于Python基础、数据采集（爬虫）、数据清洗、数据可视化以及一些基础的挖掘算法，比如分类、聚类等等，觉得这套书的结构安排还是挺合理的，从零开始，一步步深入。特别是爬虫那一块，我一直觉得这是获取数据的第一步，也是比较关键的一步，有了好的数据来源，后面的分析才有意义。这本书的介绍也强调了这一点，让我觉得它应该能很好地解决我在这方面的困惑。而且，它还提到了“入门与实践”，这让我对学习过程充满了期待，希望能够通过书中的例子和练习，真正掌握这些技能，而不是停留在理论层面。我对这本书的整体期望是，它能够成为我学习数据挖掘的一个坚实的起点，让我能够快速上手，并且能够独立完成一些初步的数据分析和挖掘项目。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就给我一种很专业、很扎实的感觉，不是那种花里胡哨的风格。书的内容，我主要是看它能不能帮助我解决实际工作中遇到的问题。最近公司业务发展很快，产生了大量的数据，但这些数据很多时候都是零散的，杂乱无章的，想要从中提炼出对决策有用的信息，对我来说是个不小的挑战。我之前也尝试过一些其他的学习资料，但感觉要么过于理论化，要么就是只讲解了某一个很小的方面，不够系统。这本书的介绍里提到了“python3爬虫数据分析 挖掘基础教程”，这几个关键词正好是我当前最迫切需要解决的几个点。我特别想了解如何利用Python来自动化地抓取我需要的业务数据，然后进行有效地清洗和整理，再到最后进行深入的分析，找出其中的规律和趋势。书里面如果能提供一些实际的案例，比如针对某个行业的数据分析流程，那就更好了。我希望这本书能像一个经验丰富的导师一样，一步一步地教我如何从零开始构建一个数据分析的流程，并且在这个过程中，能够学到一些实用的技巧和方法，能够直接应用到我的工作中，帮助我提高工作效率，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习技术类书籍，最重要的是能不能动手实践。这本书名《Python数据挖掘入门与实践》里的“实践”两个字，对我来说是极具吸引力的。我更喜欢那种理论和实践相结合的学习方式，尤其是数据挖掘和分析这种需要大量动手操作的领域。我之前看的一些书，虽然讲得也很理论，但是很少提供可以直接运行的代码示例，或者示例代码非常简陋，难以迁移到实际项目中。这本书如果能够提供详细的代码示例，并且最好能够指导读者如何去复现和修改，那样就非常棒了。我尤其关心书中的数据挖掘部分，希望它能介绍一些主流的挖掘算法，比如关联规则、分类、聚类等等，并且用具体的案例来演示这些算法的应用。而且，如果能涉及到一些常用的数据挖掘工具或者库，比如scikit-learn、pandas、numpy等，并且讲解如何使用它们来完成数据挖掘任务，那就更完美了。我期待这本书能够提供一个完整的学习路径，让我从数据采集开始，到数据预处理，再到模型选择和评估，都能有清晰的指导，并且通过大量的练习，真正掌握数据挖掘的核心技能。