序文
Benpianデータマイニング入門は、データマイニングの旅にあなたと一緒に簡単にセット足をステップアルゴリズムによって工程を説明することで、データマイニング、基本的なツールと実践の基本を紹介します。
Benpianは、理論と実践の方法により、ナショナルバスケットボールリーグの試合の結果を予測する決定木とランダムフォレストアルゴリズムを使用する方法を示し、親和性の分析方法を使用する方法ソーシャルメディアマイニングを利用したアルゴリズムどのようにナイーブベイズフィルムを、お勧めしますように。Benpianはまた、ニューラルネットワーク、学習の深さ、大型データ処理の内容にも関します。
学び、データマイニングプログラマのための試してBenpian喜んで。
、ビッグデータのコア技術の時代を習得エントリとデータマイニング技術を容易にするためのPythonのデータ分析機能の完全なリリースは、実際のプロジェクトに適用されます。
含有量があまり詳細であるため、この章のデータがラフ導入から非常に小さい一連の知識ポイントショットの一部のみ、コンテンツの12章に分割され、各セクションは、より詳細な内容を有しています。
ツアーをマイニング第1章開始データ、我々は、アルゴリズムの基礎を説明するために2つのメソッドを実装することにより、目的を達成するために、ウォームアップに続いて使用される技術を導入しようとしています。
分類における重要なテーマ - データマイニングをカバーscikit学習推定の分類では、第2章。また、この章では、簡単に実験プロセスを管理するために、データマイニングプロセスの標準化のパイプライン構造を説明します。
第3章では、決定木、決定木で優勝チームを予想し、二つの新しいランダムフォレストアルゴリズムを紹介します。我々は、高区別の特徴を抽出することにより、受賞選手を予測します。
第4章では、親和性の分析でフィルムをお勧めします、製品はアプリオリアルゴリズムを導入し、推奨過去の支出レコードに問題の観点から考えます。
コンバータを抽出することを特徴と第5章では、特徴抽出方法と異なるデータセットの様々な治療法が記載されています。
第6章ナイーブベイズソーシャルメディアマイニングを使用して、ナイーブベイズは、自動的にソーシャルネットワーキングサイトTwitterからテキスト情報を分析するアルゴリズムです。
第7章掘り描く人々がソーシャルメディアに興味を持っている人を、クラスタとネットワーク解析を使用して、面白い発見しました。
画像から情報を抽出し、次いで単語や文字の画像を発見するためにニューラルネットワークを訓練するためにニューラルネットワークを使用して、第8章亀裂コード。
テキスト機能、サポートベクターマシンアルゴリズムを抽出することにより、所有権の第9章。
第10章ニュースコーパスの分類は、アルゴリズムをk平均クラスタリングを使用して、ニュース記事の内容に応じて分類されています。
第11章では、被写体像の深さを決定するために、ニューラルネットワークアルゴリズムを使用して被写体像の深さを学習する方法に大別されます。
第12章ビッグデータ処理、データマイニングプロセスおよび方法は、大規模なデータを探索します。
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データの規模の急速な拡大のビッグデータの時代では、重要なデータのスクリーニングをマイニングデータのコア技術は、ますます重要な役割を果たしています。仕事のスタイルに応じて帰属の問題を解決するために、正確かつ広告、スポーツの結果を予測し、というように：それはあなたが現実的な問題「超能力」を解決し得られます。
Benpianシンプルで学び、読者へのデータマイニングのPython実装に実際の導入を行って、研究のために、実際のデータにPython言語の豊かで優れたコミュニティの雰囲気、漸進的なアプローチで、サードパーティのライブラリを使用します。手動により慎重読者は、データ・マイニング・ホール、データマイニングの基礎を十分に理解、データマイニングマスター本当の問題を解決するためのベストプラクティスを入力します！
決定木、ナイーブベイズ、SVM学習の深さを理解します
現実的な問題を解決するために、共通のデータモデルのアルゴリズムを使用します
このようRedditのなどのサイトからのデータセットを取得するAPIを使用しました
識別するために設定されたデータと抽出の特徴から
データ・マイニング・アプリケーションの設計と開発に使用するデータセット
リアルタイムのデータに基づいて、大規模なデータ処理
