作者：柴欣，李娟，朱怀忠主编
页数：320页
出版社：科学出版社
出版日期：2022
ISBN：9787030709929
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内容简介
本书总结编者多年教学经验，依据学生的学习特点，深入浅出地介绍数据挖掘过程中涉及的常见操作要点，包括数据挖掘相关概念、开发环境的使用、基础库、数据预处理、特征选择和降维、使用机器学习算法进行预测、模型评估等内容。各章在介绍基本原理之后，配有相关的操作实例，以巩固学习效果。 本书适合人工智能基础应用相关专业的教师和学生使用，也适合准备成为数据挖掘工程师的相关人员阅读。
目录
第1章 绪论
1.1 数据挖掘与大数据概述
1.2 我国大数据行业发展现状
1.3 数据挖掘预备知识
1.4 数据挖掘的基本流程
1.5 数据挖掘工作环境
第2章 科学计算库NumPy
2.1 ndarray 对象
2.1.1 ndarray的属性
2.1.2 ndarray的数据类型
2.1.3 ndarray 的创建
2.1.4 ndarray的操作
2.2 伪随机数生成
2.2.1 rand函数
2.2.2 randn函数
2.2.3 randint函数
2.2.4 uniform函数
2.2.5 normal函数
2.2.6 choice函数
2.3 索引和切片
2.3.1 索引
2.3.2 花式索引
2.3.3 切片
2.3.4 布尔型索引
2.4 NumPy运算
2.4.1 元素级运算
2.4.2 广播
2.4.3 通用函数
2.4.4 meshgrid函数
2.4.5 排序
2.4.6 统计函数
2.5 线性代数工具
2.5.1 diag函数
2.5.2 矩阵乘积
2.5.3 矩阵行列式
2.5.4 特征值和特征向量
2.5.5 求解线性方程组
2.6 数组的文件输入和输出
2.6.1 读写文本文件
2.6.2 读写二进制文件
第3章 绘图与可视化
3.1 可视化的基本概念
3.2 Matplotlib绘图
3.2.1 线型图
3.2.2 散点图
3.2.3 条形图
3.2.4 直方图
3.2.5 饼图
3.2.6 箱线图
3.2.7 等高线图
1.1 数据挖掘与大数据概述
1.2 我国大数据行业发展现状
1.3 数据挖掘预备知识
1.4 数据挖掘的基本流程
1.5 数据挖掘工作环境
第2章 科学计算库NumPy
2.1 ndarray 对象
2.1.1 ndarray的属性
2.1.2 ndarray的数据类型
2.1.3 ndarray 的创建
2.1.4 ndarray的操作
2.2 伪随机数生成
2.2.1 rand函数
2.2.2 randn函数
2.2.3 randint函数
2.2.4 uniform函数
2.2.5 normal函数
2.2.6 choice函数
2.3 索引和切片
2.3.1 索引
2.3.2 花式索引
2.3.3 切片
2.3.4 布尔型索引
2.4 NumPy运算
2.4.1 元素级运算
2.4.2 广播
2.4.3 通用函数
2.4.4 meshgrid函数
2.4.5 排序
2.4.6 统计函数
2.5 线性代数工具
2.5.1 diag函数
2.5.2 矩阵乘积
2.5.3 矩阵行列式
2.5.4 特征值和特征向量
2.5.5 求解线性方程组
2.6 数组的文件输入和输出
2.6.1 读写文本文件
2.6.2 读写二进制文件
第3章 绘图与可视化
3.1 可视化的基本概念
3.2 Matplotlib绘图
3.2.1 线型图
3.2.2 散点图
3.2.3 条形图
3.2.4 直方图
3.2.5 饼图
3.2.6 箱线图
3.2.7 等高线图
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