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计算机教材

数据挖掘与机器学习

作者：苏叶健,黄伟,唐美霞

出版社：中国铁道出版社出版时间：2024-03-01

开本： 16开 页数： 304

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版权信息
内容简介
目录

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：
计算机/网络
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计算机教材

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

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