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編輯推薦： 1.内容系统全面，内容涵盖原理、算法到应用。 2.基于Python语言，结合管理与经济的真实数据案例。理论结合应用，是学生更好掌握数据挖掘技术内涵。。 4.重难点注释详尽，帮助学生充分理解案例代码。 內容簡介： 本书系统地介绍了数据挖掘算法、原理及基于Python的实现方法，将算法原理与案例相结合，帮助读者建立数据挖掘领域的理论基础，提升基本的实践技能。本书共15章，主要包括数据挖掘概述、Python环境的搭建、数据预处理、数据集划分与交叉验证评分、回归、分类、集成学习、参数调优、降维、特征选择与特征联合、流水线、聚类、关联规则、PageRank算法、人工神经网络。 本书可作为高校大数据技术、大数据管理与应用等相关专业的教材，也可以作为数据挖掘、数据分析相关爱好者的自学用书。 關於作者： 刘吉华，博士，湖北大学副教授，硕士研究生导师，主讲数据挖掘、商务数据分析以及深度学习等课程。从事数据分析处理，主持完成多项管理、经济类相关课题，主持完成多项信息系统建设项目，参与完成多项国家重大专项课题。 目錄： 本书系统地介绍了数据挖掘算法、原理及基于Python的实现方法，将算法原理与案例相结合，帮助读者建立数据挖掘领域的理论基础，提升基本的实践技能。本书共15章，主要包括数据挖掘概述、Python环境的搭建、数据预处理、数据集划分与交叉验证评分、回归、分类、集成学习、参数调优、降维、特征选择与特征联合、流水线、聚类、关联规则、PageRank算法、人工神经网络。 本书可作为高校大数据技术、大数据管理与应用等相关专业的教材，也可以作为数据挖掘、数据分析相关爱好者的自学用书。

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