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  1. Python数据挖掘入门与实战、带源码

  2. 本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和*森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。本书面向愿意学习和尝试数据挖掘的程序员。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-01-10
    • 文件大小：23068672
    • 提供者：helinherong_fan

  1. python数据挖掘入门与实战 pdf.2018_03_16

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  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-03-16
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：elehz84328

  1. python数据挖掘入门与实战 pdf.2018_03_16

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  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-03-16
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：bukxc00281

  1. 常用数据挖掘算法总结及Python实现

  2. 该文档总结了常用的数据挖掘的算法原理以及Python实践内容，为初学者提供良好的参考资料，需要的朋友可看看！ 第一部分 数据挖掘与机器学习数学基础3 第一章 机器学习的统计基础3 第二章 探索性数据分析（EDA）.11 第二部分 机器学习概述14 第三章 机器学习概述14 第三部分 监督学习---分类与回归16 第四章 KNN（k 最邻近分类算法） 16 第五章 决策树19 第六章 朴素贝叶斯分类29 第七章 Logistic 回归 .32 第八章 SVM 支持向量机42 第九章 集成学习(E

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-03-29
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_44523404

  1. python数据分析之决策树实践

  2. 文章目录1、信息熵1.1 信息熵公式1.2 概率分布与信息熵2、决策树2.1 决策树概念2.2 决策树预测原理3、分类决策树3.1 信息增益3.2 训练规则3.3 分类决策树示例4、不纯度度量标准5、决策树算法5.1 ID35.2 C4.55.3 CART6、回归决策树7、决策树实践7.1 分类决策树实践7.2 回归决策树实践 1、信息熵 信息熵，用来描述系统信息量的不确定度，不确定性越大，则信息熵越大，反之，信息熵越小。 1.1 信息熵公式 假设随机变量X具有M个值，分别为: V1，V2 ，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：69632
    • 提供者：weixin_38610513