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  • 正版新书]写给程序员的数据挖掘实践指南扎哈尔斯基978711533635
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    • 作者: 扎哈尔斯基著 | 扎哈尔斯基编 | 扎哈尔斯基译 | 扎哈尔斯基绘
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2015-11-01
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    • 作者: 扎哈尔斯基著| 扎哈尔斯基编| 扎哈尔斯基译| 扎哈尔斯基绘
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2015-11-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2015-11-01
    • 字数:403.00千字
    • 页数:309
    • 开本:16开
    • ISBN:9787115336354
    • 版权提供:人民邮电出版社
  • 作者: 扎哈尔斯基
  • 著: 扎哈尔斯基
  • 装帧: 暂无
  • 印次: 1
  • 定价: 59
  • ISBN: 9787115336354
  • 出版社: 人民邮电出版社
  • 开本: 16开
  • 印刷时间: 2015-11-01
  • 语种: 中文
  • 出版时间: 2015-11-01
  • 页数: 309
  • 外部编号: 五三B113910
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 第1章 数据挖掘简介及本书使用方法
    欢迎来到21世纪
    并不只是对象
    TB级挖掘是现实不是科幻
    本书体例
    第2章 协同过滤——爱你所爱
    如何寻找相似用户
    曼哈顿距离
    欧氏距离
    N维下的思考
    一般化
    Pymon中数据表示方法及代码
    计算曼哈顿距离的代码
    用户的评级差异
    皮尔逊相关系数
    在继续之前稍微休息一下
    最后一个公式——余弦相似度
    相似度的选择
    一些怪异的事情
    k近邻
    Python的一个推荐类
    一个新数据集
    第3章 协同过滤——隐式评级及基于物品的过滤
    隐式评级
    调整后的余弦相似度
    Slope One算法
    Slope One算法的粗略描述图
    基于Python的实现
    加权Slope One:推荐模块
    MovieLens数据集
    第4章 内容过滤及分类——基于物品属性的过滤
    一个简单的例子
    用Python实现
    给出推荐的原因
    一个取值范围的问题
    归一化
    改进的标准分数
    归一化vs.不归一化
    回到Pandora
    体育项目的识别
    Python编程
    就是它了
    汽车MPG数据
    杂谈
    第5章 分类的进一步探讨——算法评估及kNN
    训练集和测试集
    10折交叉验证的例子
    混淆矩阵
    一个编程的例子
    Kappa统计量
    近邻算法的改进
    一个新数据集及挑战
    更多数据、更好的算法以及一辆破公共汽车
    第6章 概率及朴素贝叶斯一朴素贝叶斯
    微软购物车
    贝叶斯定理
    为什么需要贝叶斯定理
    i1OO i500
    用Python编程实现
    共和党vs.民主党
    数字
    Python实现
    这种做法会比近邻算法好吗
    第7章 朴素贝叶斯及文本——非结构化文本分类
    一个文本正负倾向性的自动判定系统
    训练阶段
    第8章 聚类——群组发现
    k—means聚类
    SSE或散度
    小结
    安然公司

    扎哈尔斯基,是一名软件开发工程师,曾在威斯康辛大学获美术学士学位,之后还在明尼苏达大学获得了计算机科学博士学位。博士后期间,他在爱丁堡大学研究语言学。正是基于广博的学识,他不仅在新墨西哥州立大学的计算研究实验室工作,期间还接触过自然语言处理相关的项目,而该实验室曾被《连线》杂志评为机器翻译研究领域翘楚。除此之外,他还曾教授计算机科学、语言学、音乐等课程,是一名博学多才的科技达人。
    王斌,博士,中国科学院信息工程研究所研究员,博士生导师,中国科学院大学兼职教授,研究方向为信息检索、自然语言处理与数据挖掘。主持国家973、863、国家自然科学基金、靠前合作基金、部委及企业合作等课题近30项,发表学术论文130余篇,领导研制的多个系统上线使用,曾获国家科技进步二等奖和北京市科学技术二等奖各一项。现为中国中文信息学会理事、信息检索、社会媒体处理、语言与知识计算等多个专业委员会委员、《中文信息学报》编委、中国计算机学会不错会员及中文信息处理专业委员会委员。多次担任SIGIR、ACL、CIKM等会议的程序委员会委员。《信息检索导论》、《大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》、《机器学习实战》、《Mahout实战》译者。2006年起在中国科学院大学讲授《现代信息检索》研究生课程,累计选课人数已超过1500人。迄今培养博士、硕士研究生近40名。

    扎哈尔斯基编著的《写给程序员的数据挖掘实践指南》的宗旨是为程序员提供快速的数据挖掘入门指南。整本书通过真实数据和实例来阐述数据挖掘中的基本技术。书中实例的Python代码和相应数据都可以从网站免费下载获得,读者可以利用这些代码和数据进行实际操作,从而快速掌握数据挖掘的基本概念和技术。本书适合对数据挖掘、数据分析和推荐系统感兴趣的程序员及相关领域的从业者阅读参考。

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