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Spark大数据技术与应用 肖芳,张良均 主编 人民邮电出版社
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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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本书是中山大学重点学科建设成果,获中国矿物岩石地球化学协会大数据与数学地球科学专业委员会推荐,是我国*部地质科学大数据与机器学习教材。本书获国家重点研发计划重点专项 深部矿产资源评价理论与方法 项目(2016YFC0600506)、中国地质调查局(12120113067600)、国家自然科学基金(41273040)及广东省地质过程与矿产资源探查实验室开放基金联合资助,获国际数学地球科学协会(IAMG)Felix Chayes奖7000美元奖金支持。本书是中山大学研究生试用研究型教材,对运用大数据挖掘与机器学习算法解决地球科学问题大有裨益。适合地质科学领域研究生和高年级本科生做教材,也可供科研人员研究时参考。
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