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	當(dāng)前位置： 首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)計算機/網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫設(shè)計/管理寫給程序員的數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`指南

	



    
    

    
寫給程序員的數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`指南

    

	
寫給程序員的數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`指南
	
	

	

	

	
定　價：￥59.00

	

			
					

						作　者：
						（美）Ron Zacharski 扎哈爾斯基
					

					

						出版社：
						人民郵電出版社
					

					

						叢編項：
						
					

					

						標　簽：
						計算機/網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)庫
					

				
	
	

    
	
	

	

			
					

						ISBN：
						9787115336354
						出版時間：
						2015-11-01	
                        包裝：
						平裝					
					
					
					
					
						開本：
						16開
						頁數(shù)：
						309
						字數(shù)：
						 
					
					
				

        

   

    
    
    
	
	
	
	
內(nèi)容簡介

	

	
　　數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘的教材都專注于介紹理論基礎(chǔ)，因而往往難以理解和學(xué)習(xí)。本書是介紹寫給程序員的一本數(shù)據(jù)挖掘指南，可以幫助讀者動手實踐進行數(shù)據(jù)挖掘、集體智慧并構(gòu)建推薦系統(tǒng)。全書共8章，介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本知識和理論、協(xié)同過濾、內(nèi)容過濾及分類、算法評估、樸素貝葉斯、非結(jié)構(gòu)化文本分類以及聚類等內(nèi)容。全書采用做中學(xué)的方式，用生動的圖示、大量的表格、簡明的公式，實用的Python代碼示例，闡釋數(shù)據(jù)挖掘的知識和技能。每章還給出了習(xí)題和練習(xí)，幫助讀者鞏固所學(xué)的知識。本書專注適合對數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析和推薦系統(tǒng)感興趣的程序員及相關(guān)領(lǐng)域的從業(yè)者閱讀參考；同時，本書也可以作為一本輕松有趣的數(shù)據(jù)挖掘課程教學(xué)參考書。
	
	
	
   
	
	
	
作者簡介

	

	
　　Ron Zacharski是一名軟件開發(fā)工程師，曾在威斯康辛大學(xué)獲美術(shù)學(xué)士學(xué)位，之后還在明尼蘇達大學(xué)獲得了計算機科學(xué)博士學(xué)位。博士后期間，他在愛丁堡大學(xué)研究語言學(xué)。正是基于廣博的學(xué)識，他不僅在新墨西哥州立大學(xué)的計算研究實驗室工作，期間還接觸過自然語言處理相關(guān)的項目，而該實驗室曾被《連線》雜志評為機器翻譯研究領(lǐng)域翹楚。除此之外，他還曾教授計算機科學(xué)、語言學(xué)、音樂等課程，是一名博學(xué)多才的科技達人。王斌博士，中國科學(xué)院信息工程研究所研究員，博士生導(dǎo)師，中國科學(xué)院大學(xué)兼職教授，研究方向為信息檢索、自然語言處理與數(shù)據(jù)挖掘。主持國家973、863、國家自然科學(xué)基金、國際合作基金、部委及企業(yè)合作等課題近30項，發(fā)表學(xué)術(shù)論文130余篇，領(lǐng)導(dǎo)研制的多個系統(tǒng)上線使用，曾獲國家科技進步二等獎和北京市科學(xué)技術(shù)二等獎各一項?，F(xiàn)為中國中文信息學(xué)會理事、信息檢索、社會媒體處理、語言與知識計算等多個專業(yè)委員會委員、《中文信息學(xué)報》編委、中國計算機學(xué)會高級會員及中文信息處理專業(yè)委員會委員。多次擔(dān)任SIGIR、ACL、CIKM等會議的程序委員會委員?！缎畔z索導(dǎo)論》、《大數(shù)據(jù)：互聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘與分布式處理》、《機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》、《Mahout實戰(zhàn)》譯者。2006年起在中國科學(xué)院大學(xué)講授《現(xiàn)代信息檢索》研究生課程，累計選課人數(shù)已超過1500人。迄今培養(yǎng)博士、碩士研究生近40名。
	
	
	
	
	
	
圖書目錄

	

	
目　　錄

目錄

第1章  數(shù)據(jù)挖掘簡介及本書使用方法	1

歡迎來到21世紀	2

并不只是對象	5

TB級挖掘是現(xiàn)實不是科幻	7

本書體例	9

第2章  協(xié)同過濾—愛你所愛	14

如何尋找相似用戶	15

曼哈頓距離	16

歐氏距離	16

N維下的思考	18

一般化	22

Python中數(shù)據(jù)表示方法及代碼	24

計算曼哈頓距離的代碼	25

用戶的評級差異	28

皮爾遜相關(guān)系數(shù)	30

在繼續(xù)之前稍微休息一下	35

*后一個公式—余弦相似度	36

相似度的選擇	40

一些怪異的事情	43

k近鄰	44

Python的一個推薦類	47

一個新數(shù)據(jù)集	54

第3章  協(xié)同過濾—隱式評級及基于物品的過濾	56

隱式評級	57

調(diào)整后的余弦相似度	67

Slope One算法	76

Slope One算法的粗略描述圖	77

基于Python的實現(xiàn)	83

加權(quán)Slope One：推薦模塊	88

MovieLens數(shù)據(jù)集	90

第4章  內(nèi)容過濾及分類—基于物品屬性的過濾	93

一個簡單的例子	98

用Python實現(xiàn)	101

給出推薦的原因	102

一個取值范圍的問題	104

歸一化	105

改進的標準分數(shù)	109

歸一化 vs. 不歸一化	111

回到Pandora	112

體育項目的識別	119

Python編程	123

就是它了	133

汽車MPG數(shù)據(jù)	135

雜談	137

第5章  分類的進一步探討—算法評估及kNN	139

訓(xùn)練集和測試集	140

10折交叉驗證的例子	142

混淆矩陣	146

一個編程的例子	148

Kappa統(tǒng)計量	154

近鄰算法的改進	159

一個新數(shù)據(jù)集及挑戰(zhàn)	163

更多數(shù)據(jù)、更好的算法以及一輛破公共汽車	168

第6章  概率及樸素貝葉斯—樸素貝葉斯	170

微軟購物車	174

貝葉斯定理	177

為什么需要貝葉斯定理	185

i100 i500	188

用Python編程實現(xiàn)	191

共和黨 vs. 民主黨	197

數(shù)字	205

Python實現(xiàn)	214

這種做法會比近鄰算法好嗎	221

第7章  樸素貝葉斯及文本—非結(jié)構(gòu)化文本分類	226

一個文本正負傾向性的自動判定系統(tǒng)	228

訓(xùn)練階段	232

第8章  聚類—群組發(fā)現(xiàn)	256

k-means聚類	281

SSE或散度	289

小結(jié)	303

安然公司	305
	
	

	

    
       
    
	
	

   

   

   

    
   

   
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