Mastering Data Mining with Python：Find patterns hidden in your data

This book is for data scientists who are already familiar with some basic data mining techniques such as SQL and machine learning, and who are comfortable with Python. If you are ready to learn some more advanced techniques in data mining in order to become a data mining expert, this is the book for you!

这是一本为数据科学家准备的书籍，旨在教授一些在早期数据挖掘项目中可能没有看到的技术。这本书的内容丰富，涵盖了数据挖掘的多个方面，包括数据挖掘的定义与历史，数据挖掘的技术与工具，频繁项集的定义与寻找技术，实体匹配的概念和重要性，网络分析的基本概念，情感分析的定义和意义，命名实体识别的概念和重要性，自动文本摘要的重要性，话题建模在文本中的应用，数据异常的检测方法，网络的基本理论，软件项目标签关联规则挖掘项目，匹配软件项目的难点，LDA模型输入变量的影响等。 这本书首先介绍了数据挖掘的定义与历史，解释了数据挖掘是一种寻找有趣模式的过程，它起源于人类对模式解释、区分、分类和预测的原始欲望。接着，书中介绍了数据挖掘的技术与工具，探讨了如何从大量的、复杂的、看似无关的数据中，通过特定的算法和模型，找出有用的信息和有趣的模式。 书中还详细介绍了频繁项集的定义与寻找技术，解释了如何测量一个模式在数据库中出现的频率，并添加概率方向(X implies Y)置信区间。此外，书中还探讨了实体匹配的概念和重要性，解释了如何准确识别实体，并将它们正确地匹配到相应的数据集中。 在网络分析的基本概念中，书中研