Python数据挖掘入门与实践 第2版

作者简介

罗伯特·莱顿（Robert Layton） 数据科学家，计算机科学博士，网络犯罪问题和文本分析方面的专家。拥有多年Python编程经验，参与开发过scikit-learn库等众多开源软件，曾担任2014年“谷歌编程之夏”项目导师，也曾多次在PyCon Au上做报告。他创立了数据挖掘咨询公司DataPipeline，以及为创业公司提供技术咨询和支持的Eurekative公司，还运营着LearningTensorFlow 网站。

内容简介

本书由浅入深地介绍了数据挖掘的基础知识； 图文并茂，同时提供了种类繁多的Python库来支持具体实践； 第二版更新了示例和代码，每一章都引入了新的算法和技术。 本书将手把手指引你： 基于过去结果预测体育赛事胜负 根据行文风格确定文档作者 调用API下载社会媒体或其他在线服务的数据集 在复杂数据集中寻找并提取合适的特征 创建解决现实问题的模型 运用各种各样的数据集，设计并开发数据挖掘应用 利用深度神经网络完成图像中的对象检测