《python 数据挖掘概念、方法与实践》和开源代码
·
python的文本挖掘好书，文本挖掘《python 数据挖掘概念、方法与实践》[美]梅甘.斯夸尔（Megan Squire）著，姚军 译，GitHub配套地址，原书（2017年5月第一版）提示的链接已经失效了，作者更换了地址，新地址如下：
https://github.com/megansquire/masteringDM，下面对应各个章节的代码。
数据挖掘的实战书很多，大部分这类书籍都有一个共同点，即它们都涵盖了少数经过检验的方法: 分类、聚类、决策树和回归。但是，这几种技术并不是全部。数据挖掘是一个丰富多彩的领域，包括数十种发现模式并做出预测的技术。本书的使命是介绍一些此通常仅在学校课本中出现的、鲜为人知的数据挖掘概念。
本书使用Python编程语言和基于项目的方法介绍多种常被忽视的数据挖掘概念，如关联规则、实体匹配、网络分析、文本挖掘和异常检测等。每章都全面用述某种特提供替代方案以评估其有效性，然后用真实的数据实现该技术。
文本挖掘涉及情感分析、实体命名识别、自动化摘要、主题建模，本人感觉非常的实用。
哈哈，学习心得，欢迎留言哟！
DAMO开发者矩阵，由阿里巴巴达摩院和中国互联网协会联合发起，致力于探讨最前沿的技术趋势与应用成果，搭建高质量的交流与分享平台，推动技术创新与产业应用链接，围绕“人工智能与新型计算”构建开放共享的开发者生态。
更多推荐
1
0- 0
已为社区贡献3条内容
所有评论(0)