数据挖掘算法实践与案例详解

数据挖掘算法为大数据与人工智能的核心，掌握数据挖掘各算法的编程实现，有助于提升大数据的实践运用能力。本书详细阐述了数据挖掘常用算法与编程实现，同时，本书以多个经典的数据挖掘赛题为案例，详细论述了数据预处理、特征选择、可视化、算法选择等全流程数据挖掘过程的编程实现，有助于提升读者面对实际数据问题时灵活运用各类算法能力。
【推荐语】
随着大数据和人工智能技术的发展，各行各业积累的数据越来越丰富，如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，助力科学、合理的决策变得日益重要。数据挖掘技术可以从大量异构、随机数据中提取有用的信息和知识，已经广泛应用于工作和生活的各个领域。本书基于作者长期从事数据挖掘科研、工程和教学工作的经验编写而成，通过案例牵引，帮助读者掌握常用的数据挖掘算法、模型和技术，并解决常见的数据挖掘实际问题。本书特：以实践为目标，系统介绍数据挖掘的流程，并给出代码实现。内容涵盖数据清洗、数据转换、数据降维、回归分析、聚类、神经网络分类等常用的数据挖掘技术和方法，使读者能够利用Python编程来解决基本的数据挖掘问题。本书提供了丰富的案例，规模由小到大，帮助读者循序渐地掌握各类数据挖掘模型和算法。掌握这些案例后，读者可以举一反三，一步解决更复杂、更大规模的问题。作者在中国大学MOOC上设了“数据挖掘”MOOC课程（https://www.icourse163.org/course/NUDT-1461782176），并在头歌平台上设了“数据挖掘”实验课程（https://www.educoder.net/paths/4153），读者可通过在线视频课程的学习、作业训练与编程实践加深对数据挖掘知识的理解，提高运用能力。
【作者】
丁兆云，国防科技大学博士毕业后留校任教至今，长期教授数据挖掘课程，负责国防科技大学系统工程学院“数据挖掘”专业方向考博命题工作，主持湖南省教改课题1项、国防科技大学教改课题1项、发表教学论文3篇，获得国防科技大学研究生教学优秀奖。