Python数据挖掘入门与实践（第2版）

本书以实践为宗旨，对数据挖掘进行了详细地入门引导。本书囊括了比赛结果预测、电影推荐、特征提取、好友推荐、破解验证码、作者归属、新闻聚类等大量经典案例，并以此为基础提供了大量练习和额外活动。在练习中，本书介绍了数据挖掘的基本工具和基本方法，并对数据挖掘实践进行了手把手指导；而在额外活动中，本书为深入了解数据挖掘指明了方向。

这是一本深入探讨数据挖掘的书籍，以实践为宗旨，对数据挖掘进行了详细地入门引导。本书不仅涵盖了比赛结果预测、电影推荐、特征提取、好友推荐、破解验证码、作者归属、新闻聚类等大量经典案例，还以此为基础提供了大量练习和额外活动。在练习中，本书介绍了数据挖掘的基本工具和基本方法，并对数据挖掘实践进行了手把手指导；而在额外活动中，本书为深入了解数据挖掘指明了方向。 本书通过丰富的案例和练习，让读者对Python在数据挖掘中的应用有了深入的了解。书中详细介绍了Python在数据挖掘中的数据处理能力、丰富的数据挖掘算法库、活跃的社区氛围以及简洁易懂的代码风格。同时，本书也介绍了如何使用Python进行数据挖掘，如亲和性分析、OneR算法等。 在数据预处理方面，本书强调了其重要性，并介绍了如何使用scikit-learn估计器进行数据预处理。书中还介绍了主成分分析(PCA) 的概念和目标，以及如何通过PCA减少数据集中的特征数量，并提升模型在分类任务中的性能。 在特征提取方面，本书详细讲解了如何从文本数据中提取特征，并使用朴素贝叶斯算法进行文本分类。书中还介绍了如何使用图挖掘技术来分析用户之间的关