Python数据发掘入门与实际：带你入门数据发掘技术并运用实践项目

前言

本篇作为数据发掘入门读物，引见了数据发掘的基础知识、基本工具和实际方法，经过按部就班地讲解算法，带你轻松踏上数据发掘之旅。
本篇采用实际与实际相结合的方式，呈现了如何运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，如何运用亲和性分析方法引荐电影，如何运用朴素贝叶斯算法停止社会媒体发掘，等等。

本篇也触及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。

本篇面向情愿学习和尝试数据发掘的程序员。
片面释放Python的数据分析才能，掌握大数据时代核心技术，轻松入门数据发掘技术并将其运用于实践项目。

本篇次要分为12章的内容，由于细节内容真实是太多了，所以小编只把部分知识点截图出来粗略的引见，每个大节都有愈加细化的内容。

第1章末尾数据发掘之 旅，引见我们即将用到的技术，接着经过讲解两个基础算法的完成方法达到热身目的。

第2章用scikit-learn估计器分类， 涵盖了数据发掘的-一个重要主题一分类。 这一章还会引见将数据发掘流程标准化的流水线结构，便于你管理实验流程。

第3章用决策树预测获胜球队， 引见决策树和随机森林两个新算法。我们将经过抽取区分度高的特征来预测获胜选手。

第4章用 亲和性分析方法引荐电影，思索根据以往消费记录引荐产品的成绩，引见Apriori算法。

第5章用转 换器抽取特征，引见不同类别特征的抽取方法及不同数据集的处理方法。

第6章运用朴素贝叶斯停止社会媒体发掘，运用朴素贝叶斯算法自动分析来自社交网站Twitter的文本信息。

第7章用图发掘找到感兴味的人， 采用聚类和网络分析方法， 发现社会媒体上感兴味的人。

第8章用神经网络 破解验证码，从图像中抽取信息，然后训练神经网络，来发现图像中的单词和字母。

第9章作者归属成绩， 经过抽取文本特征，运用支持向量机算法。

第10章旧事语料分类， 运用k-means聚类算法， 根据旧事文章内容停止分类。

第11章用深度学 习方法为图像中的物体停止分类,采用深度神经网络算法确定图像中的物体。

第12章大数据处理， 讨论对大数据停止数据发掘的流程及方法。

由于篇幅限制，所以小编就不做过的引见啦，需求本【Python数据发掘入门与实际】技术文档的小伙伴，就可以分享关注小编，私信小编“学习”来得到获取方式啦~~~~

在数据规模急速收缩的大数据时代，数据发掘这项鉴别重要数据的核心技术正发挥越来越重要的作用。它将赋予你处理实践成绩的“超才能”:预测体育赛事结果、准确投放广告、根据作品的风格处理作者归属成绩，等等。

本篇运用简单易学且拥有丰富第三方库和良好社区氛围的Python言语，由浅入深，以真实数据作为研讨对象，真刀实枪地向读者引见Python数据发掘的完成方法。经过本篇，读者将迈入数据发掘的殿堂，透彻了解数据发掘基础知识，掌握处理数据发掘实践成绩的最佳实际!

理处理策树、朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习

运用常见算法为处理理想成绩建立数据模型

应用API从Reddit等网站获取数据集

从数据集中找出并提取特征

运用数据集设计并开发数据发掘运用

基于实时数据，停止大数据处理

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