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醉染图书数据挖掘原理、方法及python应用实践教程9787030653543
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目录章绪论11.1数据挖掘的含义11.2数据挖掘、机器学习与人工智能21.3数据挖掘基本任务41.3.1分类与预测41.3.2聚类分析61.3.3关联分析71.3.4异常检测71.3.5任务81.4数据挖掘流程91.4.1明确目标91.4.2数据收集91.4.3数据探索101.4.4数据预处理101.4.5挖掘建模101.4.6模型评价111.5数据挖掘常用工具及其比较111.5.1Python111.5.2R111.5.3Weka121.5.4SPSSModeler121.5.5RapidMiner121.6Python的安装及使用131.6.1WinPython131.6.2Anaconda141.6.3集成开发环境151.7本章小结16思考题17习题17本章参考文献17第2章数据预处理182.1概述182.2缺失值的处理182.2.1缺失值的查找192.2.2缺失值的删除202..缺失值的填充22.异常值的处理2.4数据的标准化252.4.1Z-score标准化252.4.2将特征变量缩放到指定范围272.4.3考虑异常值的标准化282.5数据的正则化282.6自定义转换器302.7生成多项式和交互特征302.8本章小结31思考题3习题2第章朴素贝叶斯分类器333.1朴素贝叶斯分类算法相关的统计学知识333.2极大似然估计343.3贝叶斯估计363.4朴素贝叶斯分类算法的Python实现373.5本章小结40思考题41习题41本章参考文献41第4章决策树424.1决策树分类算法概述424.2熵与信息增益434.33算法464.4C4.5算法474.5CART算法494.6过拟合与决策树剪枝524.6.1过拟合524.6.2决策树剪枝524.7分类模型的评估544.7.1混淆矩阵544.7.2ROC曲线574.8实例
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