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内容简介：本书从实践的角度，以案例为牵引，介绍了数据挖掘的流程、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。