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  • Python数据挖掘与实践-1 defaultdict(int) 传递进来的类型参数,不是用来约束值的类型,更不是约束键的类型,而是实现一种值的初始化,如果未对该键赋值的话。所以,defaultdict 的真正意义实现一种全局的初始化,...

    Python数据挖掘与实践-1

    defaultdict(int)

    传递进来的类型参数,不是用来约束值的类型,更不是约束键的类型,而是实现一种值的初始化,如果未对该键赋值的话。所以,defaultdict 的真正意义实现一种全局的初始化,访问任何键都不会抛 KeyError 的异常;
    defaultdict(int):初始化为 0;
    defaultdict(float):初始化为 0.0;
    defaultdict(str):初始化为 ‘’;
    defaultdict(list):初始化为[]

    print 与 pprint 区别

    数据来源:chapter 1

    • pprint.pprint(object,stream=None,indent=1, width=80, depth=None)
      输出格式的对象字符串到指定的stream,最后以换行符结束。
      -from pprint import pprint
      pprint(list(support.items())) VS print(list(support.items()))

    pprint(list(support.items()))
    [((2, 3), 25),
    ((2, 4), 27),
    ((3, 2), 25),
    ((3, 4), 21),
    ((4, 2), 27),
    ((4, 3), 21),
    ((0, 1), 14),
    ((0, 3), 5),
    ((1, 0), 14),
    ((1, 3), 9),
    ((3, 0), 5),
    ((3, 1), 9),
    ((0, 2), 4),
    ((2, 0), 4),
    ((1, 4), 19),
    ((4, 1), 19),
    ((0, 4), 17),
    ((4, 0), 17),
    ((1, 2), 7),
    ((2, 1), 7)];

    print(list(support.items()))

    [((2, 3), 25), ((2, 4), 27), ((3, 2), 25), ((3, 4), 21), ((4, 2), 27), ((4, 3), 21), ((0, 1), 14), ((0, 3), 5), ((1, 0), 14), ((1, 3), 9), ((3, 0), 5), ((3, 1), 9), ((0, 2), 4), ((2, 0), 4), ((1, 4), 19), ((4, 1), 19), ((0, 4), 17), ((4, 0), 17), ((1, 2), 7), ((2, 1), 7)]`

    itemgetter()

    from operator import itemgetter
    sorted_support = sorted(support.items(), key=itemgetter(1), reverse = True)
    
    展开全文
  • python 数据挖掘入门与实践的数据集和code 希望大家用的愉快 赶快成为大神~~哈哈哈哈
  • 提供python数据挖掘入门与实践 代码和数据,另外还提供了电离层数据集
  • python 数据挖掘入门与实践 配套资料,含有pdf,代码,以及相关数据集
  • python数据挖掘入门与实践配套代码,Robert Layton著,随书配套代码及数据
  • python数据挖掘入门 原书pdf code 彩页 git源码地址(第二版)
  • python 数据挖掘入门与实践 配套资料,含有pdf,代码,以及相关数据集
  •  首先推荐大家通过这两本书来入门数据挖掘这个领域,python数据挖掘这本书较容易,还花了很大的篇幅来讲python基础,而python数据挖掘入门与实践则直接从实例讲起,需要读者有一定的python基础。  数据挖掘主要是...

    这些天花了很多时间来学习数据挖掘这门课程,有很多心得和感悟,所以写下这篇博客来表达自己读完这两本书的感受!
      首先推荐大家通过这两本书来入门数据挖掘这个领域,python数据挖掘这本书较容易,还花了很大的篇幅来讲python基础,而python数据挖掘入门与实践则直接从实例讲起,需要读者有一定的python基础。
      数据挖掘主要是通过python或者R语言来实现的,因为这两门语言有它们独特的优势,比如包含大量的函数式编程接口,高效的模块等等,这些都使它们非常适合用来进行数据挖掘和数据分析。所以都要求编程者要有这方面的知识体系。但是,说到底语言只是一个工具,真正要在一门领域取得建树,还是要靠编程者的思维能力和实践能力,比如算法水平和编码或者debug(项目)能力。不过,对python这个强大工具有很深入的了解,会对数据挖掘的学习有事半功倍的效果。
      推荐使用anaconda作为python的编译库,里面包括了大量的实用模块,比如numpy(科学计算,如矩阵,二维数组,与表格最为相似的数据结构),pandas(数据分析,如数据框(虚拟内存数据库),系列),Scipy(科学计算,向量化思想,包括符号计算和函数向量化),scikit-learn(用于机器学习,数据挖掘,数据分析,六大功能:分类,回归,聚类,降维,模型选择,预处理),Matplotlib,Bokeh(数据分析及可视化)等等。这些都有助于进行数据挖掘和数据分析。
      数据挖掘和数据分析等领域包含了大量的算法,比如K-Means,DBSCAN,Apriori,kNN,朴素贝叶斯,BP神经网络,CART,决策树等算法,这对编程者的算法能力和思维能力产生了极大的挑战。只有掌握了这些算法,才能更好地,更高效地,更快速地实现目标。如果有ACM经验的话,学起来应该会更加快速和适应。这些算法,我觉得结合实际例子来学习可能更加容易理解,比如用决策树来预测获胜球队,使用朴素贝叶斯进行社会媒体挖掘,用神经网络破解验证码,用深度学习方法为图像中的物体进行分类。结合实例的话,可以更好地去学习,理解和实践。
      最后给大家推荐后续的学习路线,可以去kaggle上参加数据挖掘比赛,或者参考学习别人的优秀项目。还可以去coursera上面学习数据挖掘的相关课程,进一步提高自己的能力和拓展自己的视野。

    展开全文
  • Python 数据挖掘入门与实践--代码与文档 书本内所呈现的完整代码与样例数据集
  • python数据挖掘入门与实践第三章中提到的NBA数据集,按照在书中给定的方法找不到,我整理了2017-2018赛季的数据供大家取用。
  • python数据挖掘入门与实践(源码)
  • ionosphere数据集为Python数据挖掘入门与实践第三章数据集,共包括两个文件,分别为ionosphere.data和ionosphere.names
  • Python数据挖掘入门与实践

    千次阅读 2019-05-27 19:10:22
    本书特色 ...本书使用简单易学且拥有丰富第三方库和良好社区氛围的Python语言,由浅入深,以真实数据作为研究对象,真刀实枪地向读者介绍Python数据挖掘的实现方法。通过本书,读者将迈入数据挖掘的殿堂...

    本书特色

    在数据规模急速膨胀的大数据时代,数据挖掘这项甄别重要数据的核心技术正发挥越来越重要的作用。它将赋予你解决实际问题的“超能力”:预测体育赛事结果、精确投放广告、根据作品的风格解决作者归属问题,等等。

    本书使用简单易学且拥有丰富第三方库和良好社区氛围的Python语言,由浅入深,以真实数据作为研究对象,真刀实枪地向读者介绍Python数据挖掘的实现方法。通过本书,读者将迈入数据挖掘的殿堂,透彻理解数据挖掘基础知识,掌握解决数据挖掘实际问题的最佳实践!

    • 理解决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习
    • 运用常见算法为解决现实问题建立数据模型
    • 利用API从Reddit等网站获取数据集
    • 从数据集中找出并提取特征
    • 使用数据集设计并开发数据挖掘应用
    • 基于实时数据,进行大数据处理

    亚马逊读者评论:

    “不错的数据挖掘读物。浅显易懂,是遇到类似问题时不错的参考书。”

    “本书用简单通俗的语言讲解数据挖掘,并附有大量代码示例。强烈推荐给Python的新手用户和狂热爱好者。”

    目录

    版权声明
    译者序
    前言
    第 1 章 开始数据挖掘之旅
    第 2 章 用scikit-learn估计器分类
    第 3 章 用决策树预测获胜球队
    第 4 章 用亲和性分析方法推荐电影
    第 5 章 用转换器抽取特征
    第 6 章 使用朴素贝叶斯进行社会媒体挖掘
    第 7 章 用图挖掘找到感兴趣的人
    第 8 章 用神经网络破解验证码
    第 9 章 作者归属问题
    第 10 章 新闻语料分类
    第 11 章 用深度学习方法为图像中的物体进行分类
    第 12 章 大数据处理
    附录 接下来的方向

    下载

    https://pan.baidu.com/s/1e1TTvG2A-7tkpu-38GpqPQ

    展开全文
  • <python数据挖掘概念方法与实践>z这本书的例子代码,但是该书由部分内容需要通过爬虫什么的,具体看书中章节缩写。
  • python数据挖掘入门与实践 第三章测试数据,书中提到的下载方法已经下不到数据了,重新探索了下,找到的,亲测可用!!
  • python数据挖掘入门与实践(资源与代码)将所需要下载的积分低一点分享给大家
  • Python数据挖掘入门与实践pdf书籍-写的很详细-值得一看。
  • python数据挖掘入门与实践第六章的twitter.json源数据,ps.我也是从网络上找到的。
  • python数据挖掘入门与实践》第二章代码包括下载好的数据集
  • python数据挖掘入门与实践_Robert_人民邮电出版社_数据 1.第一版数据 2.第二版数据 3.pdf版文档
  • Python数据挖掘入门与实践》读后感,梳理了合计十二章的主题和重点内容

    抽空将《Python数据挖掘入门与实践》通读了一遍,初步了解了下相关算法及效果。若要深入研究,那还需要大量的时间进行专题研究,比如KMeans算法、随机森林、神经网络、MapReduce等等。

    总体而言,这本书非常接地气,不拿高深理论和抽象概念来烧脑,秉持了程序员一言不合就show me the code的优良传统,是一本值得推荐和学习的关于Python数据挖掘的好书。

    不过虽然定位入门,但门槛并不低,如果没有一定的编程经验,原书代码理解起来会比较费劲的。不管怎样,书本非常适合一线程序员阅读,五星推荐!

    章节

    主题

    重点内容

    第1章

    亲和度

    分析

    • 商品推荐:客户购买面包、牛奶、奶酪、苹果和香蕉记录,基于置信度排序得出前五大规则
    • 支持度(support)和置信度(confidence)

    OneR算法

    • 经典的Iris数据集(150个样本,每个样本4个特征:萼片及花瓣的长和宽)
    • 按照错误率最低原则,找出最佳规则并以此来分类

    第2章

    估计器

    分类

    • 电离层(Ionosphere)数据集
    • 近邻算法(K近邻估计器KNeighborsClassifier),特征值规范化(用MinMaxScaler规范到0~1)
    • 估计器Estimator,转换器Transformer,流水线Pipeline(通过named_steps[]获得具体步骤)

    第3章

    预测NBA

    比赛胜负

    • NBA 2013-2014赛季的比赛数据
    • Pandas处理数据,特征值提炼及转换(LabelEncoder、OneHotEncoder)
    • 决策树/随机森林分类器,模型调参(GridSearchCV)选取局部最优参数

    第4章

    推荐电影

    • 电影数据集(100万条数据,Grouplens研究团队发布)
    • Apriori算法:频繁项集(frequent itemset),关联规则(前提->结论)
    • 亲和性分析:按置信度最高,得到前五大推荐规则
    • 不可更改集合frozenset的用法

    第5章

    预测

    年收入

    • Adult数据集
    • 删除方差达不到最低标准的特征(VarianceThreshold)
    • 选取K个最佳特征SelectKBest(卡方检验chi2,皮尔逊相关系数pearsonr)
    • 交叉检验cross_val_score

    主成分

    分析

    • Advertisements数据集
    • 主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA),主成分中某特征的方差对总体方差的贡献率,主成分散点图

    自定义

    转换器

    • 转换器基类TransformerMixin
    • 函数fit()接受训练数据、transform()进行转换
    • 自定义均值离散化MeanDiscrete类(大于均值取1,否则0)

    第6章

    朴素

    贝叶斯

    • 社会媒体挖掘(下载Twitter网站数据,Json接口)
    • NLTK自然语言分词(word_tokenize)、字典转向量矩阵(DictVectorizer)、伯努利二值贝叶斯(BernoulliNB)
    • 其他:魔术方法%%html和%%javascript(Jupyter中嵌入html交互操作)

    第7章

    好友推荐

    • 下载Twitter好友样本(150名用户的好友数据)
    • NetworkX库创建有向图、无向图,边权重为好友相似度
    • 杰卡德相似系数(Jaccard Similarity,交集数量/并集数量,值介于0~1之间)
    • 轮廓系数(silhouette coefficient):(b-a)/max(b-a),a/b分别为簇内/间距离,求解最大轮廓系数(调用minimize函数)
    • 求解图形的连通分支(connected_components)

    第8章

    神经网络

    破解验证码

    • 绘图Pillow库(PIL升级版):生成4个字母的验证码,图形的错切(shear)和切割(regionprops函数寻找连续区域)
    • pybrain库构建神经网络(输入层、隐含层、输出层),偏置神经元(bias neuron),反向传播训练(BackpropTrainer)

    第9章

    作者归属

    问题

    • 从gutenberg下载电子图书(urllib库爬虫)
    • CountVectorizer词频及单词N元语法(针对功能词)
    • 支持向量机分类算法SVC(参数kernel和C的取值)

    安然邮件

    作者

    • 安然数据集(安然公司邮件)
    • 邮件解析(email.parser),提出回复邮件中原始邮件摘录(quotequail)
    • CountVectorizer词频及字符N元语法(邮件正文)
    • 生成混淆矩阵(confusion_matrix)并作图

    第10章

    新闻语料

    分类

    • reddit官网爬虫,下载worldnews栏目(因国内无法访问,代替使用搜狐新闻语料库,中文通过jieba分词)
    • TfidfVectorizer词频权重=log(文档集数量/词语所在文档的数量),出现次数越高权重越低)
    • 聚类算法KMeans应用:绘制不同分簇个数对应的惯性值inertia变化趋势,并选取最优分簇个数
    • 执行多轮KMeans算法,创建共协矩阵(不同数据点拥有相同的标签),最小生成树(minimum_spanning_tree),连通分支(connected_components)
    • 证据累积算法(Evidence Accumulation Clustering,EAC)
    • 线上学习:分步KMeans(MiniBatchKMeans)、哈希向量(HashingVectorizer)

    第11章

    深度学习

    • CIFAR-10数据集(有6万张32像素的图像,每个像素都有一个RGB值)
    • Theano库和Lasagne库应用(操作Iris数据集并预测)
    • nolearn实现神经网络(因nolearn停更,相关代码在python3.6平台上无法运行)

    第12章

    大数据处理

    • blogger数据集(60万篇博客,推测博主性别)
    • MapReduce模型:映射(Map)和规约(Reduce)
    • mrjob库应用:重载mapper、reducer、steps函数,指定运行参数(output-dir、local-tmp-dir、no-cat-output)
    • 正则表达式切割单词(re.compile(r"[\w']+"))
    展开全文
  • python 数据挖掘概念、方法与实践》和开源代码,包含各个章节的代码。
  • 如何进行数据挖掘? 1.创建数据集,表示真实世界中物体的样本;描述样本的特征,重点是抽取特征 第一章开始数据挖掘之旅:
  • Python数据挖掘入门与实践–亲和性分析 说明 这段时间时间找了好多关于数据挖掘方向的数据,不过这些书籍大都偏向理论,看起来也比较枯燥乏味,碰巧今天找到了这本《Python数据挖掘入门与实践》,入门级别,刚好适合...
  • 下载地址:网盘下载内容简介······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...
  • Python数据挖掘入门与实践学习笔记(一) 基于《python数据挖掘入门与实践》这一书的学习笔记,其中数据集合源码可以去图灵社区下载。 一、亲和性分析 1、数据集分析 1)首先,亲和性分析就是根据个体间的相似度...
  • python数据挖掘入门与实践》笔记1

    千次阅读 2017-03-09 20:44:49
    python数据挖掘入门与实践》 OneR算法的实现。 对四个特征的花瓣数据进行分类。分类的规则可参考OneR算法的内容。
  • python数据挖掘入门与实践书中第二章的数据集和代码。文件夹内为pycharm工程文件。其中data文件夹请放到自己主目录下。Windows一般是C盘user-用户名的文件夹。注释是自己写的,win10运行无压力。
  • Python数据挖掘与分析

    2018-07-30 16:21:43
    此文件夹里包含两本基于Python数据挖掘与分析的书籍和一本Python爬虫简写。主要介绍了Python的基本理论和一些实践案例。

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