數據挖掘一般是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏於其中信息的過程。大多數數據挖掘的教材都專注於介紹理論基礎,因而往往難以理解和學習。
本書是寫給程序員的一本數據挖掘指南,可以幫助讀者動手實踐數據挖掘、集體智慧並構建推薦係統。全書共8章,介紹瞭數據挖掘的基本知識和理論、協同過濾、內容過濾及分類、算法評估、樸素貝葉斯、非結構化文本分類以及聚類等內容。本書采用“在實踐中學習”的方式,用生動的圖示、大量的錶格、簡明的公式、實用的Python代碼示例,闡釋數據挖掘的知識和技能。每章還給齣瞭習題和練習,幫助讀者鞏固所學的知識。
本書適閤對數據挖掘、數據分析和推薦係統感興趣的程序員及相關領域的從業者閱讀參考;同時,本書也可以作為一本輕鬆有趣的數據挖掘課程教學參考書。
##寫得非常細,有數據,有代碼,有測試,容易上手。
評分##鑒於python水平和算法難度,改成'寫給高中生的數據挖掘實踐指南'比較閤適
評分##入門很閤適
評分##淺顯易懂,深入淺齣。
評分##這本書理論比較簡單,書中錯誤較少,動手鍛煉較多,如果每個代碼都自己寫齣來,收獲不少。總結:適閤入門。
評分##習慣用字典代替矩陣
評分##入門
評分##語言很有親和力,不論有沒有數據挖掘或者寫代碼的經曆都很適閤讀,不過畢竟是入門讀物,涵蓋的麵很有限。
評分##習慣用字典代替矩陣
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