本书从实践的角度，以案例为牵引，介绍数据挖掘的流程、常用的模型和算法等，并给出代码实现。内容包括数据挖掘的定义和分类、数据分类、特征选择、数据清洗、数据转换、数据降维、不平衡数据分类、回归分析、聚类、Apriori算法、KNN分类、支持向量机、神经网络分类、集成学习，并给出多个综合案例，帮助读者掌握数据挖掘技术。

本书案例丰富、可操作性强，适合作为高校数据挖掘相关课程的教材或实践教材，也适合作为相关技术人员的参考书。

图书在版编目（CIP）数据

数据挖掘算法实践与案例详解/丁兆云等著.北京：机械工业出版社，2024.7.--（数据科学与工程技术丛书）.--ISBN 978-7-111-76069-6

Ⅰ.TP274

中国国家版本馆CIP数据核字第2024E0G053号

机械工业出版社（北京市百万庄大街22号　邮政编码 100037）

策划编辑：朱　劼　　　　　　　　　　责任编辑：朱　劼

责任校对：张勤思　李可意　景　飞　　责任印制：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印张·3插页·290千字

标准书号：ISBN 978-7-111-76069-6

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