Adatbányászat tanulása Pythonnal

Olvasói vélemények

A könyv ésszerű bevezetést nyújt az adatbányászati technikákba, különösen a kezdők számára, néhány érdekes példával. Azonban számos elgépelés, rossz szerkesztés és a kiegészítő kódokhoz való hozzáféréssel kapcsolatos problémák miatt szenved, ami rontja az általános minőségét.

⬤ Jó bevezetés az adatbányászati technikákba és a gépi tanulás fogalmaiba.
⬤ Sokféle gyakorlatias, oktató jellegű projekt és példa, ami a kezdők számára is elérhetővé teszi.
⬤ Olyan Python könyvtárakat használ, mint a scikit-learn, ami segíti a megértést.
⬤ Egyszerű nyelven elmagyarázott, hasznos kódpéldákat tartalmaz.

⬤ Számos elgépelés és szerkesztési hiba a könyvben.
⬤ A kulcsfogalmak rosszul vannak elmagyarázva, és az olvasó ismereteire vonatkozó feltételezések problémásak lehetnek.
⬤ A mintakódokhoz való hozzáférés regisztrációhoz kötött, a kiadó nem létező válaszokról számolt be.
⬤ Egyes olvasók a széleskörű áttekintés helyett kevesebb téma mélyebb feltárását kívánják.

(7 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Learning Data Mining with Python

Könyv tartalma:

Használja ki a Python erejét az adatok elemzéséhez és a meglátásra ösztönző előrejelző modellek létrehozásához.

Erről a könyvről

Gyakorlati adatbányászat elsajátítása a könyvtárak és technikák széles választékának felhasználásával Megtanulja, hogyan keressen, manipuláljon és elemezzen adatokat Python segítségével Lépésről lépésre útmutatásokat ad az adatbányászati technikák valós alkalmazásainak létrehozásához

Kinek szól ez a könyv

Ha programozó vagy, aki szeretne belekezdeni az adatbányászatba, akkor ez a könyv neked szól.

Amit tanulni fog

Adatbányászati fogalmak alkalmazása valós problémákra Sportmérkőzések kimenetelének előrejelzése korábbi eredmények alapján Egy dokumentum szerzőjének meghatározása az írói stílus alapján API-k használata adathalmazok letöltéséhez a közösségi médiából és más online szolgáltatásokból Jó jellemzők megtalálása és kinyerése nehéz adathalmazokból Olyan modellek létrehozása, amelyek valós problémákat oldanak meg Adatbányászati alkalmazások tervezése és fejlesztése különböző adathalmazok felhasználásával Megismételhető kísérletek beállítása és megbízható eredmények létrehozása Filmek, online hírességek és hírcikkek ajánlása személyes preferenciák alapján Nagy adatokon, köztük az internetről származó valós idejű adatokon történő számítások elvégzése.

Részletesen

Az információs korszakban a következő lépés az, hogy a ránk zúduló adatáradatból betekintést nyerjünk. Az adatbányászat módot ad arra, hogy megtaláljuk ezeket a felismeréseket, és a Python az egyik legnépszerűbb adatbányászati nyelv, amely egyszerre nyújt erőt és rugalmasságot az elemzésben.

Ez a könyv megtanít adatbányászati alkalmazásokat tervezni és fejleszteni különböző adathalmazok felhasználásával, kezdve az alapvető osztályozással és affinitáselemzéssel. Ezután áttérünk az összetettebb adattípusokra, köztük a szövegre, a képekre és a grafikonokra. Minden fejezetben olyan modelleket hozunk létre, amelyek valós problémákat oldanak meg.

A Pythonban gazdag és változatos könyvtárak állnak rendelkezésre az adatbányászathoz. Ez a könyv nagy számmal foglalkozik, köztük az IPython Notebook, a pandas, a scikit-learn és az NLTK.

A könyv minden egyes fejezete új algoritmusokkal és technikákkal ismertet meg. A könyv végére nagy betekintést nyerhet a Python adatbányászatban való használatába, az algoritmusok és megvalósítások jó ismerete és megértése mellett.