{"type":"product","schema_version":"1.0","item_id":"101751692228","canonical_url":"https://tw.bid.yahoo.com/item/101751692228","title":"正版二手Python數據挖掘與機器學習 微課視頻版魏偉一張國 作者： 魏偉一張國治 著-186","subtitle":"ISBN編號：9787302572992/n書名：Python數據挖掘與機器學習 微課視頻/n作者：魏偉一, 張國治,","condition":"全新品","currency":"TWD","observed_at":"2026-10-07T20:27:46.581Z","current_price":322,"original_price":null,"stock_status":"low_stock","available_quantity":1,"sold_quantity":0,"seller":{"id":"Y2766801021","name":"閔泉古藏","positive_rate":null,"rating_count":null},"images":[{"url":"https://img.yec.tw/ob/image/e66c98c6-43e0-4414-af53-bf1b250b002b.jpg","role":"main","alt":"商品主圖","width":null,"height":null},{"url":"https://img.yec.tw/ob/image/81330bba-2de5-4ad3-9f38-aed0e6274dd7.jpg","role":"detail","alt":"商品圖片 2","width":null,"height":null}],"description":"下單前先訊息\n\n \n\n正版二手Python數據挖掘與機器學習 微課視頻版魏偉一張國 作者： 魏偉一張國治 著： 魏偉一張國治 譯 裝幀： 平裝 印次： 1 定： 59.80 ISBN： 版社： 清華大學版社 開本： 16開 印刷時間： 暫無 語種： 暫無版時間： 頁數： 268 外部編號： 9787302572992 版次： 1 成品尺寸： 暫無 章緒論 1.1數據挖掘簡介 1.2數據分析與數據挖掘 1.3數據挖掘的主要任務 1.3.1關聯分析 1.3.2數據建模預測 1.3.3聚類分析 1.3.4離群點檢測 1.4數據挖掘的數據源 1.4.1數據庫數據 1.4.2數據倉庫 1.4.3事務數據庫 1.4.4類型數據 1.5數據挖掘使用的技術 1.5.1統計學 1.5.2機器學習 1.5.3數據庫管理系統與數據倉庫 1.6數據挖掘存在的主要問題 1.7數據挖掘建模的常用工具 1.7.1商用工具 1.7.2開源工具 1.8為何選用Python進行數據挖掘 1.9Python數據挖掘常用庫 1.10Jupyter Notebook的使用 1.11小結 習題1 第2章Python數據分析與挖掘基礎 2.1Python程序概述 2.1.1基礎數據類型 2.1.2變量和賦值 2.1.3運算符和表達式 2.1.4字符串 2.1.5流程控制 2.1.6函數 2.2內建數據結構 2.2.1列表 2.組 2.2.3字典 2.2.4集合 2.3NumPy數值運算基礎 2.3.1創建數組對象 2.3.2ndarray對象屬和數據轉換 2.3.3生成隨機數 2.3.4數組變換 2.3.5數組的索引和切片 2.3.6數組的運算 2.3.7NumPy中的數據統計與分析 2.4Pandas統計分析基礎 2.4.1Pandas中的數據結構 2.4.2索引對象 2.4.3查看DataFrame的常用屬 2.4.4DataFrame的數據查詢與編輯 2.4.5Pandas數據運算 2.4.6函數應用與映 2.4.7排序 2.4.8匯總與統計 2.4.9數據分組與聚合 2.4.10Pandas數據讀取與存儲 2.5Matplotlib圖表繪制基礎 2.5.1Matplotlib簡介 2.5.2Matplotlib繪圖基礎 2.5.3設置pyplot的動態rc參數 2.5.4文本注解 2.5.5pyplot中的常用繪圖 2.6scikitlearn 2.6.1scikitlearn簡介 2.6.2scikitlearn中的數據集 2.6.3scikitlearn的主要功能 2.7小結 習題2 第3章認識數據 3.1屬及其類型 3.1.1屬 3.1.2屬類型 3.2數據的基本統計描述 3.2.1中心趨勢度量 3.2.2數據散布度量 3.3數據可視化 3.3.1基于像素的可視化技術 3.3.2幾何投影可視化技術 3.3.3基于圖符的可視化技術 3.3.4層次可視化技術 3.3.5可視化復雜對象和關系 3.3.6高維數據可視化 3.3.7Python可視化 3.4數據對象的相似度量 3.4.1數據矩陣和相異矩陣 3.4.2標稱屬的相似度量 3.4.3屬的相似度量 3.4.4數值屬的相似度量 3.4.5序數屬的相似度量 3.4.6混合類型屬的相似 3.4.7余弦相似 3.4.8距離度量Python實現 3.5小結 習題3 第4章數據預處理 4.1數據預處理的必要 4.1.1原始數據中存在的問題 4.1.2數據質量要求 4.2數據清洗 4.2.1數據清洗方法 4.2.2利用Pandas進行數據清洗 4.3數據集成 4.3.1數據集成過程中的關鍵問題 4.3.2利用Pandas合并數據 4.4數據標準化 4.4.1離差標準化數據 4.4.2標準差標準化數據 4.5數據歸約 4.5.1維歸約 4.5.2數量歸約 4.5.3數據壓縮 4.6數據變換與數據離散化 4.6.1數據變換的策略 4.6.2Python數據變換與離散化 4.7利用scikitlearn進行數據預處理 4.8小結 習題4 第5章回歸分析 5.1回歸分析概述 5.1.1回歸分析的定義與分類 5.1.2回歸分析的過程 5.2線回歸分析 5.2.1線回歸方法 5.2.2線回歸模型的參數估計 5.2.3線回歸模型的誤差方差估計 5.2.4回歸模型的主要統計檢驗 5.2.5線回歸的Python實現 5.3多線回歸 5.3.1多線回歸模型 5.3.2多線回歸模型的參數估計 5.3.3多線回歸的設檢驗及其評.4多線回歸的Python實現 5.4邏輯回歸 5.4.1邏輯回歸模型 5.4.2邏輯回歸的Python實現 5.5回歸分析 5.5.1多項式回歸 5.5.2嶺回歸 5.5.3Lasso回歸 5.5.4逐步回歸 5.6小結 ...","shipping_methods":[{"name":"宅配/貨運","fee":0,"currency":"TWD"},{"name":"7-ELEVEN取貨付款","fee":0,"currency":"TWD"},{"name":"7-ELEVEN取貨不付款","fee":0,"currency":"TWD"},{"name":"萊爾富取貨付款","fee":0,"currency":"TWD"}],"lowest_shipping_fee":null,"payment_methods":["ATM轉帳","萊爾富取貨付款","7-ELEVEN取貨付款"],"category_id":"2092073795","category_name":"程式語言","breadcrumb":[{"id":"3994318","name":"圖書/影音/文具","url":"/tw/%E5%9C%96%E6%9B%B8-%E5%BD%B1%E9%9F%B3-%E6%96%87%E5%85%B7-3994318-category.html"},{"id":"2092064185","name":"圖書與雜誌","url":"/tw/%E5%9C%96%E6%9B%B8%E8%88%87%E9%9B%9C%E8%AA%8C-2092064185-category.html"},{"id":"2092073792","name":"電腦/網路","url":"/tw/%E9%9B%BB%E8%85%A6-%E7%B6%B2%E8%B7%AF-2092073792-category.html"},{"id":"2092073795","name":"程式語言","url":"/tw/%E7%A8%8B%E5%BC%8F%E8%AA%9E%E8%A8%80-2092073795-category.html"}],"view_count":0,"watch_count":0}