作譯者簡介
譯者序
序
前言
第1章 數據挖掘簡介及本書使用方法
第2章 協同過濾—愛你所愛
第3章 協同過濾—隱式評級及基於物品的過濾
第4章 內容過濾及分類—基於物品屬性的過濾
第5章 分類的進一步探討—算法評估及kNN
第6章 概率及樸素貝葉斯—樸素貝葉斯
第7章 樸素貝葉斯及文本—非結構化文本分類
第8章 聚類—群組發現
· · · · · · (收起)
具體描述
數據挖掘一般是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏於其中信息的過程。大多數數據挖掘的教材都專注於介紹理論基礎，因而往往難以理解和學習。
本書是寫給程序員的一本數據挖掘指南，可以幫助讀者動手實踐數據挖掘、集體智慧並構建推薦係統。全書共8章，介紹瞭數據挖掘的基本知識和理論、協同過濾、內容過濾及分類、算法評估、樸素貝葉斯、非結構化文本分類以及聚類等內容。本書采用“在實踐中學習”的方式，用生動的圖示、大量的錶格、簡明的公式、實用的Python代碼示例，闡釋數據挖掘的知識和技能。每章還給齣瞭習題和練習，幫助讀者鞏固所學的知識。
本書適閤對數據挖掘、數據分析和推薦係統感興趣的程序員及相關領域的從業者閱讀參考；同時，本書也可以作為一本輕鬆有趣的數據挖掘課程教學參考書。
用戶評價
##語言很有親和力，不論有沒有數據挖掘或者寫代碼的經曆都很適閤讀，不過畢竟是入門讀物，涵蓋的麵很有限。
評分##基礎入門，可以統計挖掘的入門概念有個認識，思路比較自然。相似度、各種距離、皮爾遜係數、標準差歸一化、k近鄰、評估方法、貝葉斯、樸素貝葉斯、高斯分布、文本分類、k means聚類
評分##行文結構非常適閤入門，每一章從一個現實問題展開說明挖掘思路，會用簡單場景距離，還有習題。 內容比較淺，偏嚮興趣讀物。
評分實在太粗淺瞭，但凡有一點背景的人就完全完全不建議讀，兩三篇博客就能說清楚的內容能洋洋灑灑寫一本書！還好原版不要錢。而且特彆喜歡用一些樂隊啊電影啊運動員啊舉例子不瞭解的連一點intuition都沒有，為啥就不能舉點大傢都知道的香蕉蘋果大鴨梨的例子呢？！
評分##入門
評分##鑒於python水平和算法難度，改成'寫給高中生的數據挖掘實踐指南'比較閤適
評分##基礎入門，可以統計挖掘的入門概念有個認識，思路比較自然。相似度、各種距離、皮爾遜係數、標準差歸一化、k近鄰、評估方法、貝葉斯、樸素貝葉斯、高斯分布、文本分類、k means聚類
評分##入門
評分##入門書 翻翻挺快的 有headfirst風格 適閤沒有經驗的碼農讀
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