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<em>数据挖掘</em> 概念与技术 第三版中文版 <em>pdf</em> 出版者的话 中文版序 译者序 译者简介 第3版序 第2版序 前言 致谢 作者简介 第1章 引论 1.1 为什么进行<em>数据挖掘</em> 1.1.1 迈向信息时代 1.1.2 <em>数据挖掘</em>是信息技术的进化 1.2 什么是<em>数据挖掘</em> 1.3 可以挖掘什么类型的数据 1.3.1 数据库数据 1.3.2 数据仓库 1.3.3 事务数据 1.3.4 其他类型的数据 1.4 可以挖掘什么类型的模式 1.4.1 类/概念描述:特征化与区分 1.4.2 挖掘频繁模式、关联和相关性 1.4.3 用于预测分析的分类与回归 1.4.4 聚类分析 1.4.5 离群点分析 1.4.6 所有模式都是有趣的吗 1.5 使用什么技术 1.5.1 统计学 1.5.2 机器学习 1.5.3 数据库系统与数据仓库 1.5.4 信息检索 1.6 面向什么类型的应用 1.6.1 商务智能 1.6.2 Web搜索引擎 1.7 <em>数据挖掘</em>的主要问题 1.7.1 挖掘方法 1.7.2 用户界面 1.7.3 有效性和可伸缩性 1.7.4 数据库类型的多样性 1.7.5 <em>数据挖掘</em>与社会 1.8 小结 1.9 习题 1.10 文献注释 第2章 认识数据 2.1 数据对象与属性类型 2.1.1 什么是属性 2.1.2 标称属性 2.1.3 二元属性 2.1.4 序数属性 2.1.5 数值属性 2.1.6 离散属性与连续属性 2.2 数据的基本统计描述 2.2.1 中心趋势度量:均值、中位数和众数 2.2.2 度量数据散布:极差、四分位数、方差、标准差和四分位数极差 2.2.3 数据的基本统计描述的图形显示 2.3 数据可视化 2.3.1 基于像素的可视化技术 2.3.2 几何投影可视化技术 2.3.3 基于图符的可视化技术 2.3.4 层次可视化技术 2.3.5 可视化复杂对象和关系 2.4 度量数据的相似性和相异性 2.4.1 数据矩阵与相异性矩阵 2.4.2 标称属性的邻近性度量 2.4.3 二元属性的邻近性度量 2.4.4 数值属性的相异性:闵可夫斯基距离 2.4.5 序数属性的邻近性度量 2.4.6 混合类型属性的相异性 2.4.7 余弦相似性 2.5 小结 2.6 习题 2.7 文献注释 第3章 数据预处理 3.1 数据预处理:概述 3.1.1 数据质量:为什么要对数据预处理 3.1.2 数据预处理的主要任务 3.2 数据清理 3.2.1 缺失值 3.2.2 噪声数据 3.2.3 数据清理作为一个过程 3.3 数据集成 3.3.1 实体识别问题 3.3.2 冗余和相关分析 3.3.3 元组重复 3.3.4 数据值冲突的检测与处理 3.4 数据归约 3.4.1 数据归约策略概述 3.4.2 小波变换 3.4.3 主成分分析 3.4.4 属性子集选择 3.4.5 回归和对数线性模型:参数化数据归约 3.4.6 直方图 3.4.7 聚类 3.4.8 抽样 3.4.9 数据立方体聚集 3.5 数据变换与数据离散化 3.5.1 数据变换策略概述 3.5.2 通过规范化变换数据 3.5.3 通过分箱离散化 3.5.4 通过直方图分析离散化 3.5.5 通过聚类、决策树和相关分析离散化 3.5.6 标称数据的概念分层产生 3.6 小结 3.7 习题 3.8 文献注释 第4章 数据仓库与联机分析处理 4.1 数据仓库:基本概念 4.1.1 什么是数据仓库 4.1.2 操作数据库系统与数据仓库的区别 4.1.3 为什么需要分离的数据仓库 4.1.4 数据仓库:一种多层体系结构 4.1.5 数据仓库模型:企业仓库、数据集市和虚拟仓库 4.1.6 数据提取、变换和装入 4.1.7 元数据库 4.2 数据仓库建模:数据立方体与OLAP 4.2.1 数据立方体:一种多维数据模型 4.2.2 星形、雪花形和事实星座:多维数据模型的模式 4.2.3 维:概念分层的作用 4.2.4 度量的分类和计算 4.2.5 典型的OLAP操作 4.2.6 查询多维数据库的星网查询模型 4.3 数据仓库的设计与使用 4.3.1 数据仓库的设计的商务分析框架 4.3.2 数据仓库的设计过程 4.3.3 数据仓库用于信息处理 4.3.4 从联机分析处理到多维<em>数据挖掘</em> 4.4 数据仓库的实现 4.4.1 数据立方体的有效计算:概述 4.4.2 索引OLAP数据:位图索引和连接索引 4.4.3 OLAP查询的有效处理 4.4.4 OLAP服务器结构:ROLAP、MOLAP、HOLAP的比较 4.5 数据泛化:面向属性的归纳 4.5.1 数据特征的面向属性的归纳 4.5.2 面向属性归纳的有效实现 4.5.3 类比较的面向属性归纳 4.6 小结 4.7 习题 4.8 文献注释 第5章 数据立方体技术 5.1 数据立方体计算:基本概念 5.1.1 立方体物化:完全立方体、冰山立方体、闭立方体和立方体外壳 5.1.2 数据立方体计算的一般策略 5.2 数据立方体计算方法 5.2.1 完全立方体计算的多路数组聚集 5.2.2 BUC:从顶点方体向下计算冰山立方体 5.2.3 Star-Cubing:使用动态星树结构计算冰山立方体 5.2.4 为快速高维OLAP预计算壳片段 5.3 使用探索立方体技术处理高级查询 5.3.1 抽样立方体:样本数据上基于OLAP的挖掘 5.3.2 排序立方体:top-k查询的有效计算 5.4 数据立方体空间的多维数据分析 5.4.1 预测立方体:立方体空间的预测挖掘 5.4.2 多特征立方体:多粒度上的复杂聚集 5.4.3 基于异常的、发现驱动的立方体空间探查 5.5 小结 5.6 习题 5.7 文献注释 第6章 挖掘频繁模式、关联和相关性:基本概念和方法 6.1 基本概念 6.1.1 购物篮分析:一个诱发例子 6.1.2 频繁项集、闭项集和关联规则 6.2 频繁项集挖掘方法 6.2.1 Apriori算法:通过限制候选产生发现频繁项集 6.2.2 由频繁项集产生关联规则 6.2.3 提高Apriori算法的效率 6.2.4 挖掘频繁项集的模式增长方法 6.2.5 使用垂直数据格式挖掘频繁项集 6.2.6 挖掘闭模式和极大模式 6.3 哪些模式是有趣的:模式评估方法 6.3.1 强规则不一定是有趣的 6.3.2 从关联分析到相关分析 6.3.3 模式评估度量比较 6.4 小结 6.5 习题 6.6 文献注释 第7章 高级模式挖掘 7.1 模式挖掘:一个路线图 7.2 多层、多维空间中的模式挖掘 7.2.1 挖掘多层关联规则 7.2.2 挖掘多维关联规则 7.2.3 挖掘量化关联规则 7.2.4 挖掘稀有模式和负模式 7.3 基于约束的频繁模式挖掘 7.3.1 关联规则的元规则制导挖掘 7.3.2 基于约束的模式产生:模式空间剪枝和数据空间剪枝 7.4 挖掘高维数据和巨型模式 7.5 挖掘压缩或近似模式 7.5.1 通过模式聚类挖掘压缩模式 7.5.2 提取感知冗余的top-k模式 7.6 模式探索与应用 7.6.1 频繁模式的语义注解 7.6.2 模式挖掘的应用 7.7 小结 7.8 习题 7.9 文献注释 第8章 分类:基本概念 8.1 基本概念 8.1.1 什么是分类 8.1.2 分类的一般方法 8.2 决策树归纳 8.2.1 决策树归纳 8.2.2 属性选择度量 8.2.3 树剪枝 8.2.4 可伸缩性与决策树归纳 8.2.5 决策树归纳的可视化挖掘 8.3 贝叶斯分类方法 8.3.1 贝叶斯定理 8.3.2 朴素贝叶斯分类 8.4 基于规则的分类 8.4.1 使用IF-THEN规则分类 8.4.2 由决策树提取规则 8.4.3 使用顺序覆盖算法的规则归纳 8.5 模型评估与选择 8.5.1 评估分类器性能的度量 8.5.2 保持方法和随机二次抽样 8.5.3 交叉验证 8.5.4 自助法 8.5.5 使用统计显著性检验选择模型 8.5.6 基于成本效益和ROC曲线比较分类器 8.6 提高分类准确率的技术 8.6.1 组合分类方法简介 8.6.2 装袋 8.6.3 提升和AdaBoost 8.6.4 随机森林 8.6.5 提高类不平衡数据的分类准确率 8.7 小结 8.8 习题 8.9 文献注释 第9章 分类:高级方法 9.1 贝叶斯信念网络 9.1.1 概念和机制 9.1.2 训练贝叶斯信念网络 9.2 用后向传播分类 9.2.1 多层前馈神经网络 9.2.2 定义网络拓扑 9.2.3 后向传播 9.2.4 黑盒内部:后向传播和可解释性 9.3 支持向量机 9.3.1 数据线性可分的情况 9.3.2 数据非线性可分的情况 9.4 使用频繁模式分类 9.4.1 关联分类 9.4.2 基于有区别力的频繁模式分类 9.5 惰性学习法(或从近邻学习) 9.5.1 k-最近邻分类 9.5.2 基于案例的推理 9.6 其他分类方法 9.6.1 遗传算法 9.6.2 粗糙集方法 9.6.3 模糊集方法 9.7 关于分类的其他问题 9.7.1 多类分类 9.7.2 半监督分类 9.7.3 主动学习 9.7.4 迁移学习 9.8 小结 9.9 习题 9.10 文献注释 第10章 聚类分析:基本概念和方法 10.1 聚类分析 10.1.1 什么是聚类分析 10.1.2 对聚类分析的要求 10.1.3 基本聚类方法概述 10.2 划分方法 10.2.1 k-均值:一种基于形心的技术 10.2.2 k-中心点:一种基于代表对象的技术 10.3 层次方法 10.3.1 凝聚的与分裂的层次聚类 10.3.2 算法方法的距离度量 10.3.3 BIRCH:使用聚类特征树的多阶段聚类 10.3.4 Chameleon:使用动态建模的多阶段层次聚类 10.3.5 概率层次聚类 10.4 基于密度的方法 10.4.1 DBSCAN:一种基于高密度连通区域的基于密度的聚类 10.4.2 OPTICS:通过点排序识别聚类结构 10.4.3 DENCLUE:基于密度分布函数的聚类 10.5 基于网格的方法 10.5.1 STING:统计信息网格 10.5.2 CLIQUE:一种类似于Apriori的子空间聚类方法 10.6 聚类评估 10.6.1 估计聚类趋势 10.6.2 确定簇数 10.6.3 测定聚类质量 10.7 小结 10.8 习题 10.9 文献注释 第11章 高级聚类分析 11.1 基于概率模型的聚类 11.1.1 模糊簇 11.1.2 基于概率模型的聚类 11.1.3 期望最大化算法 11.2 聚类高维数据 11.2.1 聚类高维数据:问题、挑战和主要方法 11.2.2 子空间聚类方法 11.2.3 双聚类 11.2.4 维归约方法和谱聚类 11.3 聚类图和网络数据 11.3.1 应用与挑战 11.3.2 相似性度量 11.3.3 图聚类方法 11.4 具有约束的聚类 11.4.1 约束的分类 11.4.2 具有约束的聚类方法 11.5 小结 11.6 习题 11.7 文献注释 第12章 离群点检测 12.1 离群点和离群点分析 12.1.1 什么是离群点 12.1.2 离群点的类型 12.1.3 离群点检测的挑战 12.2 离群点检测方法 12.2.1 监督、半监督和无监督方法 12.2.2 统计方法、基于邻近性的方法和基于聚类的方法 12.3 统计学方法 12.3.1 参数方法 12.3.2 非参数方法 12.4 基于邻近性的方法 12.4.1 基于距离的离群点检测和嵌套循环方法 12.4.2 基于网格的方法 12.4.3 基于密度的离群点检测 12.5 基于聚类的方法 12.6 基于分类的方法 12.7 挖掘情境离群点和集体离群点 12.7.1 把情境离群点检测转换成传统的离群点检测 12.7.2 关于情境对正常行为建模 12.7.3 挖掘集体离群点 12.8 高维数据中的离群点检测 12.8.1 扩充的传统离群点检测 12.8.2 发现子空间中的离群点 12.8.3 高维离群点建模 12.9 小结 12.10 习题 12.11 文献注释 第13章 <em>数据挖掘</em>的发展趋势和研究前沿 13.1 挖掘复杂的数据类型 13.1.1 挖掘序列数据:时间序列、符号序列和生物学序列 13.1.2 挖掘图和网络 13.1.3 挖掘其他类型的数据 13.2 <em>数据挖掘</em>的其他方法 13.2.1 统计学<em>数据挖掘</em> 13.2.2 关于<em>数据挖掘</em>基础的观点 13.2.3 可视和听觉<em>数据挖掘</em> 13.3 <em>数据挖掘</em>应用 13.3.1 金融数据分析的<em>数据挖掘</em> 13.3.2 零售和电信业的<em>数据挖掘</em> 13.3.3 科学与工程<em>数据挖掘</em> 13.3.4 入侵检测和预防<em>数据挖掘</em> 13.3.5 <em>数据挖掘</em>与推荐系统 13.4 <em>数据挖掘</em>与社会 13.4.1 普适的和无形的<em>数据挖掘</em> 13.4.2 <em>数据挖掘</em>的隐私、安全和社会影响 13.5 <em>数据挖掘</em>的发展趋势 13.6 小结 13.7 习题 13.8 文献注释 参考文献 索引
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《Python网络数据采集》和《<em>python</em>网络编程》2合1,phthon学习必备,图灵精品,学程序一定要多敲代码,一定要多思考,敲着敲着感觉就来了。坚持不懈!加油!! 《Python网络数据采集》<em>高清</em>完整版,非常清晰,欢迎<em>下载</em>。 作者: [美] 米切尔 出版社: 人民邮电出版社 译者: 陶俊杰 / 陈小莉 出版年: 2016-3-1 --------------------------------------------- 目录 · · · · · · 译者序  ix 前言  xi 第一部分 创建爬虫 第1章 初见网络爬虫  2 1.1 网络连接  2 1.2 BeautifulSoup简介  4 1.2.1 安装BeautifulSoup  5 1.2.2 运行BeautifulSoup  7 1.2.3 可靠的网络连接  8 第2章 复杂HTML解析  11 2.1 不是一直都要用锤子  11 2.2 再端一碗BeautifulSoup  12 2.2.1 BeautifulSoup的find()和findAll()  13 2.2.2 其他BeautifulSoup对象  15 2.2.3 导航树  16 2.3 正则表达式  19 2.4 正则表达式和BeautifulSoup  23 2.5 获取属性  24 2.6 Lambda表达式  24 2.7 超越BeautifulSoup  2 5 第3章 开始采集  26 3.1 遍历单个域名  26 3.2 采集整个网站  30 3.3 通过互联网采集  34 3.4 用Scrapy采集  38 第4章 使用API  42 4.1 API概述  43 4.2 API通用规则  43 4.2.1 方法  44 4.2.2 验证  44 4.3 服务器响应  45 4.4 Echo Nest  46 4.5 Twitter API  48 4.5.1 开始  48 4.5.2 几个示例  50 4.6 Google API  52 4.6.1 开始  52 4.6.2 几个示例  53 4.7 解析JSON数据  55 4.8 回到主题  56 4.9 再说一点API  60 第5章 存储数据  61 5.1 媒体文件  61 5.2 把数据存储到CSV  64 5.3 MySQL  65 5.3.1 安装MySQL  66 5.3.2 基本命令  68 5.3.3 与Python整合  71 5.3.4 数据库技术与最佳实践  74 5.3.5 MySQL里的“六度空间游戏”  75 5.4 Email  77 第6章 读取文档  80 6.1 文档编码  80 6.2 纯文本  81 6.3 CSV  85 6.4 PDF  87 6.5 微软Word和.docx  88 第二部分 高级数据采集 第7章 数据清洗  94 7.1 编写代码清洗数据  94 7.2 数据存储后再清洗  98 第8章 自然语言处理  103 8.1 概括数据  104 8.2 马尔可夫模型  106 8.3 自然语言工具包  112 8.3.1 安装与设置  112 8.3.2 用NLTK做统计分析  113 8.3.3 用NLTK做词性分析  115 8.4 其他资源  119 第9章 穿越网页表单与登录窗口进行采集  120 9.1 Python Requests库  120 9.2 提交一个基本表单  121 9.3 单选按钮、复选框和其他输入  123 9.4 提交文件和图像  124 9.5 处理登录和cookie  125 9.6 其他表单问题  127 第10章 采集JavaScript  128 10.1 JavaScript简介  128 10.2 Ajax和动态HTML  131 10.3 处理重定向  137 第11章 图像识别与文字处理  139 11.1 OCR库概述  140 11.1.1 Pillow  140 11.1.2 Tesseract  140 11.1.3 NumPy  141 11.2 处理格式规范的文字  142 11.3 读取验证码与训练Tesseract  146 11.4 获取验证码提交答案  151 第12章 避开采集陷阱  154 12.1 道德规范  154 12.2 让网络机器人看起来像人类用户  155 12.2.1 修改请求头  155 12.2.2 处理cookie  157 12.2.3 时间就是一切  159 12.3 常见表单安全措施  159 12.3.1 隐含输入字段值  159 12.3.2 避免蜜罐  160 12.4 问题检查表  162 第13章 用爬虫测试网站  164 13.1 测试简介  164 13.2 Python单元测试  165 13.3 Selenium单元测试  168 13.4 Python单元测试与Selenium单元测试的选择  172 第14章 远程采集  174 14.1 为什么要用远程服务器  174 14.1.1 避免IP地址被封杀  174 14.1.2 移植性与扩展性  175 14.2 Tor代理服务器  176 14.3 远程主机  177 14.3.1 从网站主机运行  178 14.3.2 从云主机运行  178 14.4 其他资源  179 14.5 勇往直前  180 附录A Python简介  181 附录B 互联网简介  184 附录C 网络数据采集的法律与道德约束  188
15本Python机器学习深度学习PDF英文电子书(清晰无水印)
本压缩包内有以下PDF格式电子书: 1)Advanced Data Analytics Using Python_With Machine Learning, Deep Learning and NLP Examples 2)Practical MachineLearning with Python_A Problem-Solver's Guide to Building Real-World Intelligent Systems 3)Deep Learning with Python 4)Python Machine Learning_Machine Learning and Deep Learning with Python,scikit-learn,and TensorFlow (Second Edition) 5)Python Deep Learning Cookbook_Over 75 practical recipes on neural network modeling,reinforcement learning, and transfer learning using Python 6)Introduction to Machine Learning_A Guide for Data Scientists 7)Python: Real World Machine Learning 8)Thoughtful Machine Learning with Python_A Test-Driven Approach 9)Artificial Intelligence with Python_Build real-world Artificial Intelligence applications with Python to intelligently interact with the world around you 10)Advanced Machine Learning with Python 11)Python Deeper Insights into Machine Learning 12)Python Machine Learning Blueprints 13)Deep Learning with Python_A Hands-on Introduction 14)Python Machine Learning By Example 15)Python Deep Learning_Next generation techniques to revolutionize computer vision, AI, speech and data analysis
Python新书推荐《从零开始学Python--数据分析与挖掘》
经过10多个月的努力,《从零开始学Python--数据分析与挖掘》的新书上市啦,在此感谢清华大学出版社对本书提出的宝贵建议,也感谢广大网友及粉丝对我的期待。本书一共包含16章的内容,涉及四大模块,分别是Python基础储备、Python数据运算与整理、Python数据可视化和Python<em>数据挖掘</em>理论与实战。nn nnnn nn在招聘平台上搜索数据分析或挖掘岗时,绝大多数的招聘方都要求应聘者掌握Py...
IT经典资料分享-含高清下载链接(第一版) 高清完整PDF版
IT经典资料分享-含<em>高清</em><em>下载</em>链接(第一版),包含各种经典的资料,都是<em>高清</em>版的,而且都可以免费<em>下载</em>。 目录: 目录 2 作者简介 3 C语言相关资料 3 汇编语言 10 GCC & GDB 11 MAKEFILE 12 LINUX操作系统 12 LINUX 内核 15 PYTHON 19 SHELL 21 GO 22 AWK 23 SED 23 EXPECT 24 DELPHI 24 ELISP 24 LUA 24 PERL 25 PHP 26 RUBY 26 JAVA 27 HTTP 27 SQL 28 云计算 29 EMACS 33 VIM 34 GIT 34 其它资料 35
Python网络编程第三版(中文版)高清
Python网络编程第三版(中文版)<em>高清</em> Python网络编程第三版(中文版)<em>高清</em> Python网络编程第三版(中文版)<em>高清</em>
数据挖掘与机器学习 WEKA应用技术与实践 袁梅宇 清华 高清PDF
<em>数据挖掘</em>与机器学习 WEKA应用技术与实践 袁梅宇 清华大学出版社 <em>高清</em>PDF 因本书为<em>高清</em>PDF,分卷压缩,此为part1 ,请结合part2<em>下载</em>使用。
Python数据挖掘入门与实践 (中文高清非扫描可复制代码完整版pdf)
Python<em>数据挖掘</em>入门与实践 (中文<em>高清</em>非扫描可复制代码完整版<em>pdf</em>) Python<em>数据挖掘</em>入门与实践 (中文<em>高清</em>非扫描可复制代码完整版<em>pdf</em>) Python<em>数据挖掘</em>入门与实践 (中文<em>高清</em>非扫描可复制代码完整版<em>pdf</em>)
数字图像处理(中英文高清)和python图像处理实现(高清
总共三本<em>pdf</em>,分别是数字图像处理(中英文<em>高清</em>)和<em>python</em>图像处理实现(<em>高清</em>)
流畅的python(中文)高清完整版PDF
<em>高清</em>无码带书签,英文原版由 O'Reilly Media, Inc. 出版,2015,简体中文版由人民邮电出版社出版,2017
非常优秀的C++书籍资源(都是高清的)
资源包含:C++常见设计模式的解析和实现+源码解析、Effective C++ 中文版第三版 <em>高清</em>PDF、More Effective C++(中文版)、STL源码剖析(侯捷)
[PDF]AI 机器学习 深度学习 经典书籍汇总下载
AI机器学习 经典PDF<em>书籍</em>汇总<em>下载</em>深度整理AI学习资料,长期更新n1.机器学习实战 中文文字版,带完整书签,能复制文字出来。还有英文版,中文扫描版,源代码,读书笔记等,非常全面。 n2.机器学习-实用案例解析,中英文版,带完整书签 n3.机器学习-周志华 老师经典系列,网上流传的基本上都是扫描版,这版本为文字版,可以复制文件出来 深度学习与神经网络 中文版
大嘴巴漫谈数据挖掘(全彩)高清完整扫描.pdf
【2015年最后一本共享:)再见2015,你好2016,希望我2016能高升!哈哈】《大嘴巴漫谈<em>数据挖掘</em>(全彩)》从最基本的概率统计学开始,全面、系统、形象而又深入地描述了<em>数据挖掘</em>的基础概念、应用领域以及常用算法。其中每一种<em>数据挖掘</em>算法都辅以通俗易懂的实例,读者能够在直观性、趣味性中学习算法的具体流程,明白算法的实现过程。通过《大嘴巴漫谈<em>数据挖掘</em>(全彩)》的学习,读者可以对<em>数据挖掘</em>的概念、应用和算法技术有一个清晰的理解和认识,并可以熟悉相关统计学的基本原理。 《大嘴巴漫谈<em>数据挖掘</em>(全彩)》适合想从事<em>数据挖掘</em>方面的工作的初学者、数据分析爱好者、分析师,以及一线的<em>数据挖掘</em>开发人员参考阅读,也适合客户经理针对如何开展针对性的营销活动,避免客户流失而阅读学习,更适合产品经理阅读,因为针对如何预测产品的目标用户,促进用户活跃和业务有效使用,靠经验已经不行了,数据才最有说服力,更适合企业管理者将其作为一本通俗易懂的<em>数据挖掘</em>基础读物阅读学习,对下属的工作方向给予指导,以及适合教师学生<em>数据挖掘</em>课程辅导之用。
JAVA编程电子书PDF高清带目录
JAVA编程电子书PDF<em>高清</em>带目录包含下列<em>书籍</em>: Java编程思想第四版完整中文<em>高清</em>版 Java经典编程300例 算法图解(<em>高清</em>完整版) 《程序员的算法趣题》(增井敏克[日] 著,绝云 译) 23种设计模式 Beginning.Spring-Spring入门经典 JavaEE开发的颠覆者 Spring Boot实战 PDF清晰完整版
数据挖掘与机器学习.pdf
机器学习与<em>数据挖掘</em> 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
数据挖掘十大算法 高清完整版
内容简介 《世界著名计算机教材精选:<em>数据挖掘</em>十大算法》详细介绍了在实际中用途最广、影响最大的十种<em>数据挖掘</em>算法,这十种算法是<em>数据挖掘</em>领域的顶级专家进行投票筛选的,覆盖了分类、聚类、统计学习、关联分析和链接分析等重要的<em>数据挖掘</em>研究和发展主题。《世界著名计算机教材精选:<em>数据挖掘</em>十大算法》对每一种算法都进行了多个角度的深入剖析,包括算法历史、算法过程、算法特性、软件实现、前沿发展等,此外,在每章最后还给出了丰富的习题和精挑细选的参考文献,对于读者掌握算法基本知识和进一步研究都非常有价值,对<em>数据挖掘</em>、机器学习和人工智能等学科的课程的设计有指导意义。 目录 第1章C4.5 1 1.1引言2 1.2算法描述3 1.3算法特性6 1.3.1决策树剪枝6 1.3.2连续型属性8 1.3.3缺失值处理8 1.3.4规则集诱导9 1.4软件实现10 1.5示例10 1.5.1 Golf数据集10 1.5.2 Soybean数据集11 1.6高级主题11 1.6.1二级存储12 1.6.2斜决策树12 1.6.3特征选择12 1.6.4集成方法12 1.6.5分类规则13 1.6.6模型重述13 1.7习题14 参考文献15 第2章k-means18 2.1引言19 2.2算法描述19 2.3可用软件22 2.4示例23 2.5高级主题27 2.6小结28 2.7习题28 参考文献29 第3章SVM: 支持向量机31 3.1支持向量分类器32 3.2支持向量分类器的软间隔优化34 3.3核技巧35 3.4理论基础38 3.5支持向量回归器40 3.6软件实现41 3.7当前和未来的研究41 3.7.1计算效率41 3.7.2核的选择41 3.7.3泛化分析42 3.7.4结构化支持向量机的学习42 3.8习题43 参考文献44 第4章Apriori47 4.1引言48 4.2算法描述48 4.2.1挖掘频繁模式和关联规则48 4.2.2挖掘序列模式52 4.2.3讨论53 4.3软件实现54 4.4示例55 4.4.1可行示例55 4.4.2性能评估60 4.5高级主题61 4.5.1改进Apriori类型的频繁模式挖掘61 4.5.2无候选的频繁模式挖掘62 4.5.3增量式方法63 4.5.4稠密表示: 闭合模式和最大模式63 4.5.5量化的关联规则64 4.5.6其他的重要性/兴趣度度量方法65 4.5.7类别关联规则66 4.5.8使用更丰富的形式: 序列、树和图66 4.6小结67 4.7习题67 参考文献68 第5章EM72 5.1引言73 5.2算法描述74 5.3软件实现74 5.4示例75 5.4.1例5.1: 多元正态混合75 5.4.2例5.2: 混合因子分析78 5.5高级主题80 5.6习题81 参考文献87 第6章PageRank90 6.1引言91 6.2算法描述92 6.3一个扩展:Timed-PageRank95 6.4小结96 6.5习题96 参考文献97 第7章AdaBoost98 7.1引言99 7.2算法描述99 7.2.1符号定义99 7.2.2通用推举过程100 7.2.3AdaBoost算法101 7.3示例103 7.3.1异或问题求解103 7.3.2真实数据上的性能104 7.4实际应用105 7.5高级主题107 7.5.1理论问题107 7.5.2多类别AdaBoost110 7.5.3其他高级主题111 7.6软件实现111 7.7习题112 参考文献113 第8章kNN: k-最近邻115 8.1引言116 8.2算法描述116 8.2.1宏观描述116 8.2.2若干议题117 8.2.3软件实现118 8.3示例118 8.4高级主题120 8.5习题121 致谢121 参考文献122 第9章Naive Bayes124 9.1引言125 9.2算法描述125 9.3独立给力127 9.4模型扩展128 9.5软件实现130 9.6示例130 9.6.1例1130 9.6.2例2132 9.7高级主题133 9.8习题133 参考文献134 第10章CART: 分类和回归树136 10.1前身137 10.2概述138 10.3示例138 10.4算法描述140 10.5分裂准则141 10.6先验概率和类别均衡142 10.7缺失值的处理144 10.8属性的重要度145 10.9动态特征构造146 10.10代价敏感学习147 10.11停止准则、剪枝、树序列和树选择147 10.12概率树149 10.13理论基础150 10.14 CART之后的相关研究150 10.15可用软件151 10.16习题152 参考文献153
pdf书籍资源
<em>pdf</em>数据:包括 看日记学git.<em>pdf</em> LINUX SHELL编程从初学到精通.PDF 鸟哥的linux私房菜:基础学习篇 (第四版).<em>pdf</em>
1.《HTTP权威指南 》与《HTTPS权威指南 》pdf高清版合集
HTTPS权威指南是集理论、协议细节、漏洞分析、部署建议于一体的详尽Web应用安全指南。书中具体内容包 括:密码学基础,TLS协议,PKI体系及其安全性,HTTP和浏览器问题,协议漏洞;最新的攻击形式, 如BEAST、CRIME、BREACH、Lucky 13等;详尽的部署建议;如何使用OpenSSL生成密钥和确认信息; 如何使用Apache httpd、IIS、Nginx等进行安全配置。 本书适合Web开发人员、系统管理员和所有对Web应用安全感兴趣的读者。 目录 第 1 章 SSL、TLS和密码学 阅读 第 2 章 协议 阅读 第 3 章 公钥基础设施 第 4 章 攻击PKI 第 5 章 HTTP和浏览器问题 第 6 章 实现问题 第 7 章 协议攻击 第 8 章 部署 第 9 章 性能优化 第 10 章 HTTP严格传输安全、内容安全策略和钉扎 第 11 章 OpenSSL 第 12 章 使用OpenSSL进行测试 第 13 章 配置Apache 第 14 章 配置Java和Tomcat 第 15 章 配置Microsoft Windows和IIS 第 16 章 配置Nginx 第 17 章 总结
粗糙集理论及其数据挖掘应用 pdf
作者:董威 著 出版时间:2014年版 出版社: 东北大学出版社 董威著的《粗糙集理论及其<em>数据挖掘</em>应用》主要研究了粗糙集理论的改进算法及其在球团生产过程中质量<em>数据挖掘</em>和图像处理<em>数据挖掘</em>中的应用问题,包括结合粒子群优化的粗糙集属性约简算法、条件粗糙熵的层次树模型构造方法、加权topsis偏序关系全序化方法等内容。全书共八章,主要内容有粗糙集约简及改进算法、粒子群算法优化变精度粗糙集规则获取、层次树模型在粗糙集约简中的应用、加权topsis的粗糙集偏序关系全序化等。为增加本书的实用性,简要介绍了改进后的粗糙集理论在球团质量和图像<em>数据挖掘</em>中的应用。 本书适合于从事粗糙集理论和应用研究的科技工作者阅读,也可以作为计算机应用或控制理论等专业相关研究方向的硕士研究生、博士研究生的参考书。
《新媒体数据挖掘——基于R语言》课件
第1章 为什么学习R语言 1 1.1 R是什么 2 1.1.1 R是yi款悠秀的现代科研 软件 2 1.1.2 R的优势与不足 3 1.1.3 R和Python的区别 3 1.2 计算社会科学的兴起——以计算 传播学为例 4 1.2.1 什么是计算社会科学 4 1.2.2 计算传播学的起源和概念 7 1.3 R在计算传播学中的典型应用 9 1.3.1 用R进行文本分析初探 9 1.3.2 互联网在线数据收集 10 1.3.3 社会网络分析 12 1.4 总结与提高 13 1.5 习题 14 第2章 R语言开发环境 15 2.1 R的获取、安装和基本使用 16 2.1.1 RGui的<em>下载</em>与安装 16 2.1.2 RGui的使用介绍 19 2.1.3 示例:使用R Commander实现 统计功能 21 2.1.4 R的内置数据集和扩展 功能包 26 2.1.5 R的帮助系统 27 2.1.6 R的工作空间和工作目录 27 2.2 R的IDE开发环境——RStudio 27 2.2.1 RStudio的<em>下载</em>和安装 28 2.2.2 RStudio的zui简标准操作 28 2.2.3 RStudio的工作界面 31 2.2.4 RStudio的用户自定义配置 32 2.3 示例:我的diyi个R项目 “网页爬虫” 32 2.3.1 组织项目需求 33 2.3.2 新建项目环境 33 2.3.3 编写应用程序代码并运行 34 2.3.4 执行代码并根据实际结果修改 和再次运行 35 2.4 总结与提高 37 2.5 习题 38 第3章 R语言基础——数据 39 3.1 无障碍学习编程语言的两个 诀窍 40 3.1.1 从“哲学”的角度了解编程 语言 40 3.1.2 从“语言学”的角度学习编程 语言语法 41 3.2 R的基本数据类型(数值、字符、 逻辑) 42 3.2.1 基本数据类型 42 3.2.2 数据类型的两个属性:模式和 长度 43 3.2.3 两个特殊常量 44 3.3 R的复合数据类型 45 3.3.1 向量 46 3.3.2 矩阵 46 3.3.3 数组 47 3.3.4 数据框 48 3.3.5 列表 49 3.3.6 因子 51 3.3.7 时间序列 52 3.4 数据的导入和导出 54 3.4.1 数据的导入 55 3.4.2 数据的导出 59 3.5 总结与提高 59 3.6 习题 59 第4章 R语言基础——代码 61 4.1 R代码的基本单位:语句= 数据 运算符; 62 4.1.1 基本运算符 62 4.1.2 表达式、语句、语句块 65 4.2 R的流程控制 66 4.2.1 顺序结构 66 4.2.2 选择/分支结构 67 4.2.3 循环结构 70 4.3 R代码复用——函数和过程 73 4.3.1 “模块化”编程思想与函数 73 4.3.2 函数的定义与调用 75 4.3.3 过程的定义与调用 76 4.4 总结与提高 77 4.5 习题 77 第5章 R绘图——数据可视化呈现 79 5.1 概述 80 5.2 R的绘图函数 81 5.2.1 图形窗口绘图操作函数(图形的 创建和保存) 82 5.2.2 R图形参数 83 5.2.3 高级绘图函数 86 5.2.4 低级绘图函数 89 5.3 常用的R可视化功能包 91 5.3.1 ggplot2功能包 91 5.3.2 rCharts功能包 93 5.3.3 plotly功能包 95 5.3.4 map功能包 96 5.4 总结与提高 97 5.5 习题 98 第6章 网络数据程序化采集 99 6.1 网络数据的获取途径及相关 基础知识 100 6.1.1 Web数据的获取途径 100 6.1.2 Web的结构与原理 101 6.2 使用R收集Web数据 106 6.2.1 获取静态Web内容 107 6.2.2 网络数据的应用级API采集 (以豆瓣为例) 109 6.2.3 获取动态Web内容 111 6.3 总结与提高 114 6.4 习题 114 第7章 文本挖掘和情感分析 115 7.1 R环境下的文本挖掘 116 7.1.1 中文分词 117 7.1.2 分词包jiebaR的使用 118 7.1.3 词云包wordcloud2的使用 127 7.2 情感分析 129 7.2.1 情感分析概述 129 7.2.2 情感分析的简单实现 131 7.3 总结与提高 133 7.4 习题 133 第8章 社会网络分析 135 8.1 网络社会与社会网络分析 136 8.1.1 社会的构成 136 8.1.2 网络社会与社会网络分析 137 8.1.3 现代网络社会与社会网络 分析 140 8.1.4 网络与关系的描述 142 8.2 社会网络分析的发展、意义 和步骤 143 8.2.1 社会网络分析的三个方向 143 8.2.2 社会网络分析的几个主要 步骤 144 8.2.3 社会网络分析的几个重要 指标 144 8.3 社会网络分析的常用工具 146 8.3.1 NodeXL的使用 146 8.3.2 R的iGraph功能包 147 8.3.3 UCINET 149 8.4 总结与提高 149 8.5 习题 150 第9章 社交编程平台:GitHub 151 9.1 自己架设PHP实验站点并深入 探索RCurl功能包 152 9.1.1 基于PHP网页服务器端技术 架设网站实验环境 152 9.1.2 深入探索RCurl包 157 9.2 挖掘和分析社交编程平台GitHub的 信息 162 9.2.1 GitHub的基本使用 162 9.2.2 探索GitHub API 165 9.3 总结与提高 175 9.4 习题 175 附录 177 附录1 计算社会科学宣言 177 附录2 计算传播学:宣言与版图 182 附录3 服务器版RStudio的安装与 配置(基于Ubuntu14.04) 191 附录4 RStudio的常用快捷键 192 附录5 使用devtools包从GitHub 中安装R包 196 附录6 使用Rtools自制R扩展 软件包 197 参考文献 203
计算机经典书籍汇总(PDF 下载
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25本Deep Learning英文PDF电子书(清晰无水印)
涉及和深度学习相关的各种内容,包括TensorFlow、PyTorch、Theano、Hadoop、计算机视觉、神经网络、大数据等,语言涉及Python、Java、R和Matlab。本压缩包内具体包括以下25本PDF格式电子书: 1)Deep Learning for Computer Vision 2)Hands-On Deep Learning with TensorFlow 3)Deep Learning for Computer Architects 4)Python Deep Learning Cookbook 5)Deep Learning for Beginners_Concepts, Techniques and Tools 6)Pro Deep Learning with TensorFlow 7)Neural Networks and Deep Learning 8)Deep Learning with Python 9)TensorFlow 1.x Deep Learning Cookbook 10)Deep Learning Innovations and Their Convergence With Big Data 11)Deep Learning with PyTorch 12)TensorFlow for Deep Learning 13)Deep Learning: Practical Neural Networks with Java 14)Introduction to Deep Learning Using R 15)Deep Learning with Theano 16)Deep Learning: A Practitioner's Approach 17)Learning TensorFlow: A Guide to Building Deep Learning Systems 18)R Deep Learning Cookbook 19)Deep Learning with Hadoop 20)Deep Learning with TensorFlow 21)Deep Learning with Python: A Hands-on Introduction 22)Python Deep Learning 23)Fundamentals of Deep Learning 24)MATLAB Deep Learning: With Machine Learning, Neural Networks and Artificial Intelligence 25)Deep Learning_Goodfellow (draft,2016)
函数式编程思维 高清完整PDF版
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Redis入门指南(中文高清完整版.pdf
编辑推荐 国内市场上第一本中文Redis图书。紧密结合实践,结合作者的开发经验,对很多Redis使用者的疑惑进行了解答,是官方文档的有力补充。语言生动有趣,读者可跟随着主人公小白的脚步在轻松的氛围中学习。 名人推荐 作为一本Redis入门手册,全书介绍很全面,朴实的语言让工程师能很快上手,即便对于知乎这样有不少Redis使用经验的团队,也能从中发现新鲜点,相信它对很多创业团队也会有帮助。 ——李申申,知乎网联合创始人、首席技术官 随着互联网业务对性能需求的日益强烈,作为Key/Value存储的Redis具有数据类型丰富,性能表现优异的特点。如果能够熟练地驾驭它,不管把它用做缓存还是存储,对很多大型应用都很有帮助。新浪作为世界上最大的Redis使用者,体验到了Redis为高并发在线业务带来的好处,但同时也遇到了很多挑战,新浪在推动Redis这种NoSQL产品在中国互联网产品技术架构中的使用做出了卓越的贡献。作为国内第一本推进Redis普及的书,此书比较详细地介绍了Redis入门必备的基础知识,同时具有一些实践性方面的章节。如果你对Redis感兴趣,推荐你阅读此书,此书会带领你开启Redis的使用大门。 ——杨海朝,新浪首席数据库架构师 在任何规模,任何类型的服务器项目中,都存在一些最适合用Redis来存储的数据。而对Redis有了充分了解后,你就能把这个下一代的数据结构服务器用到最适合的地方。这本书可以帮助你成为Redis专家。 ——刘昕, V2EX.com创始人 Redis作为可持久化的高性能Key/Value存储服务,已经逐步成为各大互联网公司系统开发的首选。本书能够通过简单朴实的语言,深入浅出的介绍Redis各种使用方法和技巧,是一本不可多得的好书。 ——吴一飞,腾讯微博商业产品中心项目经理 Redis最近几年在国内的发展势头非常不错,很多公司开始选择Redis作为自己的缓存或小数据量存储方案,但目前市场上介绍Redis的相关<em>书籍</em>却非常匮乏。本书恰好弥补了这一缺口,是一本非常不错的入门进阶<em>书籍</em>,书中介绍的应用实践案例也都是一些典型的应用场景,并在此之上深入介绍一些Redis原理和优化上的内容,相信读过之后会对Redis有一个非常全面而又深入的了解。 ——田琪,腾讯公司高级工程师 与传统的数据库相比,Redis提供了对多种数据结构的原生支持,在很多场合能够更方便地存储和处理数据。本书以各种实例带领读者走进Redis的世界,展现Redis的独到之处,非常值得一读。 ——刘其帅,街旁网高级软件开发工程师
wxPython实战(中文版)高清.pdf
wxPython实战(中文版)<em>高清</em>,wx<em>python</em> in action <em>书籍</em>为<em>pdf</em>格式
python数据挖掘
常用<em>数据挖掘</em>方法 <em>python</em> 爬虫 简单实用 快速便捷 方便
Python与数据挖掘
Python与<em>数据挖掘</em>!
Unix/Linux网络编程必看经典书籍完整高清pdf打包下载
UNIX网络编程卷1:套接字联网API(第3版) UNIX网络编程 卷2 进程间通信(第2版) UNIX环境高级编程(中文第三版)_扫描版_22.2M
《Python开发实战》高清完整PDF版
《Python开发实战》书本搞清扫描PDF版本,全面介绍Python开发实战
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learning pyspark 原书<em>高清</em><em>pdf</em>。附带随书代码。 如果有需要其他格式如epub mobi请在评论留言
Python3网络爬虫开发实战 pdf 高清、完整版
本资源是《Python3网络爬虫开发实战》PDF完整、<em>高清</em>资源。本书介绍了如何利用Python 3开发网络爬虫,书中首先介绍了环境配置和基础知识,然后讨论了urllib、requests、正则表达式、Beautiful Soup、XPath、pyquery、数据存储、Ajax数据爬取等内容,接着通过多个案例介绍了不同场景下如何实现数据爬取,最后介绍了pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬虫。 连接如有失效,请留言告知,我会补上。
Python自然语言处理【中文版】(PDF高清书籍分享)
该资源是《Natural Language Processing with Python》(Python自然语言处理)中文版<em>高清</em>PDF,作者Steven Bird, Ewan Klein & Edward Loper。 章节介绍:如何使用很短的Python程序分析感兴趣的文本信息(1-3章)、结构化程序设计章节(第4章)、语言处理的主要内容:标注、分类和信息提取(5-7章)、探索分析句子、识别句法结构和构建表示句意的方法(8-10章)、最后一章讲述如何有效管理语言数据(第11章)。 所谓“自然语言”,是指人们日常交流使用的语言,如英语、印地语、葡萄牙语。相对于编程语言和数学符号这样的人工语言,自然语言随着不断演化,很难用明确的规则来刻画。 从广义上,“自然语言处理”(Natural Language Processing简称NLP)包含所有计算机对自然语言进行的操作,从最简单的通过计数词出现的频率来比较不同的写作风格到最复杂的完全“理解”人所说的话。 基于NLP的技术应用日益广泛,如: 1.手机和手持电脑支持输入法联想提示和手写识别 2.网络搜索引擎能搜到非结构化文本中的信息 3.机器翻译能把中文文本翻译成西班牙文 希望大家去购买正版<em>书籍</em>,同时希望该书对大家有所帮助。
计算机专业Java必读书单,高清PDF电子版下载
nJava语言学习资料。包括了编程思想、入门进阶、网络编程以及数据库。全部电子版PDF经典图书。nn关注公众号 进击的代码Amos 回复书名自取nnJava编程思想nn&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;本书赢得了全球程序员的广泛赞誉,即使是最晦涩的概念,在Bruce Eckel的文字亲和力和小而直接的编程示例面前也会化解于无形。从Java的基础语法到最高级特性(深入的面向对象概念、多...
python基础教程(第三版)高清PDF 带书签 非扫描
<em>python</em>基础教程(第三版)<em>高清</em>PDF 带书签 非扫描 .
社交网站的数据挖掘与分析.pdf
社交网站数据如同深埋地下的“金矿”,如何利 用这些数据来发现哪些人正通过社交媒介进行联系? 他们正在谈论什么?或者他们在哪儿? 拉塞尔所著的《社交网站的<em>数据挖掘</em>与分析(原 书第2版)》第2版对上一版内容进行了全面*新和修 订,它将揭示回答这些问题的方法与技巧。你将学到 如何获取、分析和汇总散落于社交网站(包括 Facebook、Twitter、LinkedIn、Google+、GitHub 、邮件、网站和博客等)的数据,以及如何通过可视 化找到你一直在社交世界中寻找的内容和你闻所未闻 的有用信息。
python数据分析与挖掘实战 pdf 张良均
<em>python</em>数据分析与挖掘实战 <em>pdf</em> 张良均n资源共享n网盘<em>下载</em>:nhttps://pan.baidu.com/s/1jQuthI-7NSDO5GWylu7YkQn无提取码 永久有效nn
python经典电子书
<em>python</em>经典电子书,学习<em>python</em>语言都不可多得的教科书。
数据挖掘概念与技术 第三版.pdf
《<em>数据挖掘</em>(概念与技术)》全面而深入地叙述了数据库技术的发展和<em>数据挖掘</em>应用的重要性,数据仓库和OLAP(联机分析处理)技术,数据预处理技术(包括数据清理、数据集成和转换、数据归纳的方法),<em>数据挖掘</em>技术(包括分类、预测、关联和聚类等基础概念和技术),先进的数据库系统中的<em>数据挖掘</em>方法,<em>数据挖掘</em>的应用和一些具有挑战性的研究问题。作者注重实效,将以上内容辅以实例,对每类问题均提供代表性算法,并给出每一技术具体的应用法则。该书由10章及两个附录组成。通过《<em>数据挖掘</em>(概念与技术)》的学习,读者可以对<em>数据挖掘</em>的整体结构、概念和技术有深入的认识和了解,并且可以熟悉<em>数据挖掘</em>的基本原理和发展方向
Python数据挖掘入门与实践(完整版).pdf
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<em>数据挖掘</em>的实现方法。通过本书,读者将迈入<em>数据挖掘</em>的殿堂,透彻理解<em>数据挖掘</em>基础知识,掌握解决<em>数据挖掘</em>实际问题的杰出实践!
Angular5 权威教程书籍 英文原版高清带书签 非影印版
本书涵盖了Angular5 所有技术点,从小白零基础到 大神级别的进阶,原版英文原汁原味。如果你有相关经验,那本书将是你提升技能的捷径。
猿学-Python数据挖掘指南
1、<em>数据挖掘</em>和算法nn<em>数据挖掘</em>是从大型数据库的分析中发现预测信息的过程。对于数据科学家来说,<em>数据挖掘</em>可能是一项模糊而艰巨的任务 - 它需要多种技能和许多<em>数据挖掘</em>技术知识来获取原始数据并成功获取数据。您需要了解统计学的基础,以及可以帮助您大规模进行<em>数据挖掘</em>的不同编程语言。  nn本指南将提供一个示例填充的使用Python的<em>数据挖掘</em>简介,Python是最广泛使用的<em>数据挖掘</em>工具之一 - 从清理和数据组织...
python 数据挖掘概念、方法与实践》和开源代码
<em>python</em>的文本挖掘好书,文本挖掘《<em>python</em> <em>数据挖掘</em>概念、方法与实践》[美]梅甘.斯夸尔(Megan Squire)著,姚军 译,GitHub配套地址,原书(2017年5月第一版)提示的链接已经失效了,作者更换了地址,新地址如下:https://github.com/megansquire/masteringDM,下面对应各个章节的代码。   说说这本书讲什么吧!   <em>数据挖掘</em>的实战书很多...
图灵书籍(Python机器学习经典实例.pdf及代码+数据科学入门.pdf及代码)
图灵<em>书籍</em>包括Python机器学习经典实例.<em>pdf</em>及代码、数据科学入门.<em>pdf</em>及代码。
C++入门到精通的四本书超经典 高清PDF
C++入门到精通的四本书超经典学C++必看之书.初学者先看C++程序设计后看另外三本
常用数据挖掘算法总结及Python实现 文字版+code
本书适合有志于从事<em>数据挖掘</em>的初学者,需要的朋友可看看 第一部分 <em>数据挖掘</em>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(Esemble Learning)43 第十一章 模型评估46 第四部分 非监督学习---聚类与关联分析50 第十二章 Kmeans 聚类分析 .50 第十三章 关联分析 Apriori.52 第十四章 数据预处理之数据降维54 第五部分 Python 数据预处理 .57 第十五章 Python 数据分析基础 .57 第十六章 Python 进行数据清洗 .77 第六部分 数据结构与算法82 第七部分 SQL 知识.86 第八部分 <em>数据挖掘</em>案例分析87 案例一 A Journey through Titanic 597c770e .87 案例二 Analysis for airplane-crashes-since-190894 案例三 贷款预测问题98 案例四 KNN 算法实现葡萄酒价格模型预测及交叉验证107
Python金融大数据分析 完整高清pdf
Python金融大数据分析 <em>高清</em>完整版. 该书讲述了使用<em>python</em>进行数据分析,以及开发相关程序的技巧以及工具,是难得一见的好书.强烈推荐!
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深入react技术栈高清pdf书籍带目录
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Python面向对象编程指南.pdf 新版
Python是一种面向对象、解释型的程序设计语言,它已经被成功应用于科学计算、数据分析以及游戏开发等诸多领域。 本书深入介绍Python语言的面向对象特性,全书分3个部分共18章。第1部分讲述用特殊方法实现Python风格的类,分别介绍了__init__()方法、与Python无缝集成—基本特殊方法、属性访问和特性及修饰符、抽象基类设计的一致性、可调用对象和上下文的使用、创建容器和集合、创建数值类型、装饰器和mixin—横切方面;第2部分讲述持久化和序列化,分别介绍了序列化和保存、用Shelve保存和获取对象、用SQLite保存和获取对象、传输和共享对象、配置文件和持久化;第3部分讲述测试、调试、部署和维护,分别介绍了Logging和Warning模块、可测试性的设计、使用命令行、模块和包的设计、质量和文档。 本书深入剖析Python,帮助读者全面掌握Python并构建出更好的应用程序,非常适合对Python语言有一定了解并想要深入学习Python的读者,也适合有一定开发经验并且想要尝试使用Python语言进行编程的IT从业人员。
《Go语言编程》高清完整版电子书PDF
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python3基础教程(高清版)
学习<em>python</em>的很好的入门<em>书籍</em>(廖雪峰老师),<em>高清</em>版<em>pdf</em>,分享给大家
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Python从入门到进阶书籍整理,免费下载
Python语言具有其他语言不可比拟的易用性及入门门槛低等特性。学习Python必不可少需要多看些质量高的<em>书籍</em>,下面是我个人学习Python过程中看过的部分Python<em>书籍</em>,希望可以对学习Python的新手有帮助。&amp;lt;a href=&quot;http://yfdisk.com/fs/5cahdedn2x6ude519906/&quot; target=&quot;_blank&quot;&amp;gt;点击进入<em>下载</em>-Python<em>数据挖掘</em>入...
大话系列-大话数据结构(pdf高清版)
大话系列-大话数据结构(<em>pdf</em><em>高清</em>版)。 本书为超级畅销书《大话设计模式》作者程杰潜心三年推出的扛鼎之作!以一个计算机教师教学为场景,讲解数据结构和相关算法的知识。通篇以一种趣味方式来叙述,大量引用了各种各样的生活知识来类比,并充分运用图形语言来体现抽象内容,对数据结构所涉及到的一些经典算法做到逐行分析、多算法比较。与市场上的同类数据结构图书相比,本书内容趣味易读,算法讲解细致深刻,是一本非常适合自学的读物。 本书以一个计算机教师教学为场 景,讲解数据结构和相关算法的知识。通篇以一种趣味方式来叙述,大量引用了各种各样的生活知识来类比,并充分运用图形语言来体现抽象内容,对数据结构所涉及到的一些经典算法做到逐行分析、多算法比较。与市场上的 数据结构 算法 大话数据结构 <em>高清</em> <em>pdf</em>。
Introduction to Data Mining(数据挖掘经典入门书籍)(英文原书扫描版)
<em>数据挖掘</em>经典教材英文原书扫描版,该书对<em>数据挖掘</em>的概念与技术都讲解得十分清晰,还使用了丰富的示例作说明,理论阐述透彻,该书涵盖五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。为了方便大家<em>下载</em>学习,只设置了少量积分,如果积分不够,可以尝试留言邮箱。
Python自动化运维 技术与最佳实践带书签pdf扫描版
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业务建模与数据挖掘(business modeling and data mining)
<em>pdf</em>格式的《业务建模与<em>数据挖掘</em>》(business modeling and data mining),2003年英文版。2005年中文版的市面上已无货了,我想买也买不到了。详细描述见hzxman上传的资源(http://download.csdn.net/detail/hzxman/3617551),那是chm格式的,我转成了<em>pdf</em>格式,阅读时可以自己加评注。<em>pdf</em>文件中文字部分转的还算清晰,文中所附截图中的文字模糊的不清楚了,想看清晰的话,请<em>下载</em>chm格式文件。因对格式转换软件不熟悉,转换后的<em>pdf</em>文件书签中有瑕疵,不过不影响使用。
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这是大学本科的学年论文要求,里面不仅包括了正文部分,还详细介绍了论文排版、装订循序、参考文献等细节要求 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/narnia0426/2459137?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/narnia0426/2459137?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的