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数据挖掘与机器学习 版权信息
- ISBN：9787113310516
- 条形码：9787113310516 ; 978-7-113-31051-6
- 装帧：胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
数据挖掘与机器学习 内容简介
《数据挖掘与机器学习》教材对标职业标准、1+X证书标准、职业技能竞赛标准，面向大数据技术专业核心课程，全书以9个实际项目，每个项目由若干任务构成，通过项目引领、任务驱动重构知识体系，培养学生掌握数据分析、数据挖掘、机器学习相关的技术和方法，学生通过项目学习掌握数据分析、数据挖掘方法、机器学习算法、特征处理方法，并能解决数据挖掘与机器学习方面的问题。课程内容遵循软件行业、企业对大数据开发工程师的岗位能力要求，确定职业岗位培养目标，同时，通过教学过程中对项目开发流程的规范要求，培养学生分析和解决实际问题的能力，强化学生的职业道德、职业素养和创新意识，为学生从事专业化的软件开发工作奠定基础。教材配套有课件、教学视频、实训手册、作业、实训案例等丰富的教学资源。
数据挖掘与机器学习 目录
项目一 搭建数据挖掘与机器学习编程环境
任务一 安装Python
任务描述
相关知识
一、初识数据挖掘与机器学习
二、初识Python
三、了解Python的Anaconda发行版
任务实施
一、在Windows操作系统中安装Anaconda发行版
二、体验Jupyter Notebook
任务二 安装PyCharm
任务描述
相关知识
一、初识PyCharm
二、PyCharm中的输入与输出
任务实施
一、安装PyCharm
二、使用PyCharm
三、建立一个PyCharm项目
项目总结
课后作业
项目二 农产品信息可视化分析——NumPy、pandas与Matplotlib库
任务一 分析农产品类型情况
任务描述
相关知识
一、创建数组对象
二、数组基本操作
任务实施
一、用水稻类型数量创建数组
二、对品种数量进行排序
三、分析水稻类型数量的占比情况
任务实训
实训一 分析小麦类型数量
任务二 处理农产品基本信息数据
任务描述
相关知识
一、数据读取与写入
二、pandas数据结构
三、pandas数据处理
任务实施
一、读取农产品基本信息数据
二、缺失值检测与处理
三、异常值检测与处理
四、重复值检测与处理
五、存储数据
任务实训
实训二 处理小麦基本信息数据
任务三 分析农产品数量情况
任务描述
相关知识
展开全部
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