大数据技术丛书 MATLAB数据分析与挖掘实战【正版保证】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
《大数据技术丛书 MATLAB数据分析与挖掘实战》共6章,共三篇。基础篇(第~5章),第章的主要内容是数据挖掘概述 第2章对《大数据技术丛书 MATLAB数据分析与挖掘实战》所用到的数据挖掘建模工具MATALB进行了简明扼要的说明 第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程,包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。实战篇(第6~5章),重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上,《大数据技术丛书 MATLAB数据分析与挖掘实战》是按照先介绍案例背景与挖掘目标,再阐述分析方法与过程,完成模型构建的顺序进行的,在建模过程关键环节,穿岔程序实现代码。通过上机实践,加深数据挖掘技术在案例应用中的理解。提高篇(第6章),介绍了基于MATLAB二次开发的数据
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前 言基 础 篇章 数据挖掘基础21.1 某知名连锁餐饮企业的困惑21.2 从餐饮服务到数据挖掘31.3 数据挖掘的基本任务41.4 数据挖掘建模过程41.4.1 定义挖掘目标41.4.2 数据取样51.4.3 数据探索61.4.4 数据预处理71.4.5 挖掘建模71.4.6 模型评价71.5 常用的数据挖掘建模工具71.6 小结9第2章 Python数据分析简介102.1 搭建Python开发平台122.1.1 所要考虑的问题122.1.2 基础平台的搭建122.2 Python使用入门132.2.1 运行方式142.2.2 基本命令152.2.3 数据结构172.2.4 库的导入与添加202.3 Python数据分析工具222.3.1 Numpy232.3.2 Scipy242.3.3 Matplotlib242.3.4 Pandas262.3.5 StatsModels272.3.6 Scikit-Learn282.3.7 Keras292.3.8 Gensim302.4 配套资源使用设置312.5 小结32第3章 数据探索333.1 数据质量分析333.1.1 缺失值分析343.1.2 异常值分析343.1.3 一致性分析373.2 数据特征分析373.2.1 分布分析
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