本书特色
在数据规模急速膨胀的大数据时代，数据挖掘这项甄别重要数据的核心技术正发挥越来越重要的作用。它将赋予你解决实际问题的“超能力”：预测体育赛事结果、精确投放广告、根据作品的风格解决作者归属问题，等等。
本书使用简单易学且拥有丰富第三方库和良好社区氛围的Python语言，由浅入深，以真实数据作为研究对象，真刀实枪地向读者介绍Python数据挖掘的实现方法。通过本书，读者将迈入数据挖掘的殿堂，透彻理解数据挖掘基础知识，掌握解决数据挖掘实际问题的最佳实践！
- 理解决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习
- 运用常见算法为解决现实问题建立数据模型
- 利用API从Reddit等网站获取数据集
- 从数据集中找出并提取特征
- 使用数据集设计并开发数据挖掘应用
- 基于实时数据，进行大数据处理
亚马逊读者评论：
“不错的数据挖掘读物。浅显易懂，是遇到类似问题时不错的参考书。”
“本书用简单通俗的语言讲解数据挖掘，并附有大量代码示例。强烈推荐给Python的新手用户和狂热爱好者。”
目录
版权声明
译者序
前言
第 1 章 开始数据挖掘之旅
第 2 章 用scikit-learn估计器分类
第 3 章 用决策树预测获胜球队
第 4 章 用亲和性分析方法推荐电影
第 5 章 用转换器抽取特征
第 6 章 使用朴素贝叶斯进行社会媒体挖掘
第 7 章 用图挖掘找到感兴趣的人
第 8 章 用神经网络破解验证码
第 9 章 作者归属问题
第 10 章 新闻语料分类
第 11 章 用深度学习方法为图像中的物体进行分类
第 12 章 大数据处理
附录 接下来的方向
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