Интеллектуальный анализ данных на языке Python
Учебно-методическое пособие посвящено интеллектуальному анализу данных (Data Mining) на языке Python. Основное внимание уделяется поиску ассоциативных правил в базах данных транзакций — ключевой задаче анализа рыночных корзин. Рассматриваются два фундаментальных алгоритма: классический Apriori и более эффективный FPGrowth.
В пособии подробно разбираются основные понятия ассоциативных правил, такие как поддержка, достоверность и лифт. Приводятся пошаговые примеры работы алгоритмов, что позволяет глубоко понять их логику и особенности. Особый акцент сделан на практическую реализацию: представлены программные реализации алгоритмов Apriori и FPGrowth на Python с использованием специализированных библиотек.
Книга содержит перечень практических заданий, включающих как тестовые варианты для ручных расчётов и отладки, так и работу с реальными наборами данных большого объёма из репозиториев машинного обучения. Это делает пособие ценным ресурсом для студентов, изучающих анализ данных, машинное обучение и программную инженерию.
