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Python数据挖掘书籍与代码

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简介：
本书籍致力于提供Python编程在数据挖掘领域的应用指南，涵盖了从基础概念到高级技术的各种主题，并附有大量实践案例和代码。适合初学者及专业人士参考学习。 寻找一本包含Python数据挖掘相关代码的书籍可以帮助你更好地学习和实践数据挖掘技术。这样的书通常会详细介绍如何使用Python进行数据分析、模型构建以及结果解释等方面的内容，并且通过实际案例来加深理解。

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  • Python数据挖掘书籍与代码
    优质
    本书籍致力于提供Python编程在数据挖掘领域的应用指南，涵盖了从基础概念到高级技术的各种主题，并附有大量实践案例和代码。适合初学者及专业人士参考学习。 寻找一本包含Python数据挖掘相关代码的书籍可以帮助你更好地学习和实践数据挖掘技术。这样的书通常会详细介绍如何使用Python进行数据分析、模型构建以及结果解释等方面的内容，并且通过实际案例来加深理解。
     
  • Python数据挖掘代码.rar
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    本资源为《Python数据挖掘代码》压缩包，包含多个实用的数据挖掘案例和源代码，适用于学习Python编程及数据挖掘技术。 Python数据挖掘的代码.rar
     
  • 书籍推荐：数据挖掘原理与算法.pdf
    优质
    本书《数据挖掘原理与算法》全面解析了数据挖掘的核心概念、技术及应用案例，深入浅出地介绍了各种经典和现代的数据挖掘算法。适合于希望深入了解数据科学领域的学生和技术人员阅读。 《数据挖掘原理与算法》是一本详细介绍数据挖掘基本概念、技术及其应用的书籍。本书涵盖了从基础理论到高级算法的全面内容，适合对数据科学感兴趣的读者深入学习。书中不仅讲解了常见的数据预处理方法，还详细介绍了分类和回归分析、聚类以及关联规则等核心主题，并探讨了一些最新的研究趋势和技术挑战。通过丰富的实例和案例研究，帮助读者更好地理解和掌握数据挖掘的核心技术及其在实际问题中的应用。
     
  • 数据挖掘与Python
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    《数据挖掘与Python》是一本介绍如何运用Python编程语言进行数据分析和数据挖掘的技术书籍。书中涵盖了从基础的数据处理到高级的数据建模技术，并提供了丰富的案例来帮助读者更好地理解和应用这些技术。这本书适合所有对数据科学感兴趣的人士，无论是初学者还是有经验的专业人士都能从中受益匪浅。 Python与数据挖掘
     
  • Python数据挖掘项目：运用机器学习进行实战，参考书籍为《Python数据分析与挖掘实战》
    优质
    本项目基于《Python数据分析与挖掘实战》一书，旨在通过实践案例教授读者如何利用Python和机器学习技术开展数据挖掘工作。 这是一个利用机器学习进行数据挖掘的小项目，参考书为《Python数据分析与挖掘实战》。项目的初衷是提升自己的技能水平，并熟悉GitHub平台的使用。这本书非常适合有一定机器学习理论基础的人尝试实践数据挖掘工作，但书中代码存在一些BUG以及由于时间推移导致某些版本库变化而产生的语法错误。因此，在实现代码的过程中产生了重新编写一遍的想法，并且增加了一些注释以便初学者参考。 对于刚入门的学习者来说，手动重写一遍书中的代码有助于加深对机器学习及matplotlib、numpy、pandas、scikit-learn和keras的理解。项目所需的基础理论包括Python基础、机器学习基本概念以及少量的matplotlib、numpy、pandas、scikit-learn和keras的知识。 项目的代码除了第十二章以外都已经过检验，整个环境配置截止到2018年7月23日。
     
  • Python数据分析与挖掘的代码和源数据
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    本书提供了丰富的Python编程实例及大量原始数据集，旨在帮助读者掌握使用Python进行数据分析与挖掘的技术。 本资料主要基于《Python数据分析与挖掘实战》一书中的源代码和数据。所有代码均已测试通过，旨在利用Python进行数据分析和挖掘。内容涵盖了数据获取、预处理及规范化、建模以及可视化等方面。
     
  • Python数据挖掘与分析
    优质
    《Python数据挖掘与分析》是一本详细介绍如何使用Python进行高效数据分析和数据挖掘的技术书籍，适合希望掌握数据科学技能的数据分析师、程序员阅读。 这是一本很好的讲解Python数据分析与数据挖掘的教材，包含了许多实例，非常适合跟踪学习，并且内容非常详细。
     
  • Python数据挖掘：《Python数据分析与挖掘实战》源码及学习心得-源码
    优质
    本资源包含《Python数据分析与挖掘实战》一书的完整源代码和学习笔记，适合希望深入理解并实践Python在数据科学领域应用的技术爱好者。 《Python数据分析与挖掘实战》一书涵盖了多个章节的内容： - 第1章：数据挖掘基础。 - 第2章：Python数据分析简介。 - 第3章：数据探索。 - 第4章：数据预处理。 - 第5章：挖掘建模。 - 第6章：电力窃漏电用户自动识别技术探讨。 - 第7章：航空公司客户价值分析方法研究。 - 第8章：中医证型关联规则的深度挖掘与应用。 - 第9章：基于水色图像进行水质评价的方法介绍。 - 第10章：家用电器用户的使用行为分析和事件识别策略。 - 第11章：应用系统的负载分析以及磁盘容量预测技术研究。 - 第12章：电子商务网站用户的行为模式分析及个性化服务推荐机制探讨。 - 第13章：财政收入影响因素的深度剖析与预测模型构建方法介绍。 - 第14章：基于基站定位数据进行商圈市场潜力评估的技术应用案例分享。 - 第15章：电商产品评论的情感倾向性自动识别技术研究。
     
  • 《Python广告数据挖掘与分析实战》一书的配套代码
    优质
    本书《Python广告数据挖掘与分析实战》的配套代码集锦，提供了书中实例和案例的数据处理、模型构建及可视化等完整源码，助力读者深入理解和实践广告数据分析技术。 《Python广告数据挖掘与分析实战》一书可在京东或当当购买。书中部分内容涉及实际业务数据不便公开，因此GitHub上的代码及所用数据源可能与书中有所不同，但整体实现方式不变，请以GitHub上的为准。如有疑问可随时联系“数据挖掘与AI算法”微信公众号。感谢大家的支持！
     
  • Python数据挖掘与数据分析集
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    《Python数据挖掘与数据分析集》是一本全面介绍如何运用Python进行高效数据处理、分析及挖掘的技术手册。书中结合实际案例深入浅出地讲解了各种实用的数据科学方法和技术，帮助读者掌握从数据清洗到模型构建的全流程技能，适合初学者和专业人士参考学习。 Python数据分析涉及使用数据集进行实践操作，并包括源代码、实例源码以及相关的数据集。