内容提要
作译者简介
译者序
序
前言
第1章 数据挖掘简介及本书使用方法
第2章 协同过滤—爱你所爱
第3章 协同过滤—隐式评级及基于物品的过滤
第4章 内容过滤及分类—基于物品属性的过滤
第5章 分类的进一步探讨—算法评估及kNN
第6章 概率及朴素贝叶斯—朴素贝叶斯
第7章 朴素贝叶斯及文本—非结构化文本分类
第8章 聚类—群组发现
· · · · · · (收起)
作译者简介
译者序
序
前言
第1章 数据挖掘简介及本书使用方法
第2章 协同过滤—爱你所爱
第3章 协同过滤—隐式评级及基于物品的过滤
第4章 内容过滤及分类—基于物品属性的过滤
第5章 分类的进一步探讨—算法评估及kNN
第6章 概率及朴素贝叶斯—朴素贝叶斯
第7章 朴素贝叶斯及文本—非结构化文本分类
第8章 聚类—群组发现
· · · · · · (收起)
具体描述
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。
用户评价
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##一本小众的书吧，不过对于初学者来说足够用了，这本书不是讲数据挖掘的理论，而是通过生活中的例子讲解了是数据挖掘，讲解了数据挖掘中常见的公式，而且通过python编程给出了源代码。公式的讲解不是从数学角度推理，演算，讲解的，而是从实用角度出发，通过例子，通过要解决的问题，一步步引出公式，使得公式非常容易接受和理解
评分##入门很合适
评分##非常通俗易懂，看完立即就能写出程序，就像很久以前看Head First Design Pattern一样的感觉。
评分 评分##浅显易懂，深入浅出。
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