本書從實踐的角度，以案例為牽引，介紹數據挖掘的流程、常用的模型和算法等，并給出代碼實現。內容包括數據挖掘的定義和分類、數據分類、特征選擇、數據清洗、數據轉換、數據降維、不平衡數據分類、回歸分析、聚類、Apriori算法、KNN分類、支持向量機、神經網絡分類、集成學習，并給出多個綜合案例，幫助讀者掌握數據挖掘技術。

本書案例豐富、可操作性強，適合作為高校數據挖掘相關課程的教材或實踐教材，也適合作為相關技術人員的參考書。

圖書在版編目（CIP）數據

數據挖掘算法實踐與案例詳解/丁兆云等著.北京：機械工業出版社，2024.7.--（數據科學與工程技術叢書）.--ISBN 978-7-111-76069-6

Ⅰ.TP274

中國國家版本館CIP數據核字第2024E0G053號

機械工業出版社（北京市百萬莊大街22號　郵政編碼 100037）

策劃編輯：朱　劼　　　　　　　　　　責任編輯：朱　劼

責任校對：張勤思　李可意　景　飛　　責任印制：常天培

北京科信印刷有限公司印刷

2025年1月第1版第1次印刷

185mm×260mm·11.5印張·3插頁·290千字

標準書號：ISBN 978-7-111-76069-6

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