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过去几十年里，Web的迅速发展使其成为世界上规模zui大的公共数据源。Web挖掘的目标是从Web超链接、网页内容和使用日志中探寻有用的信息。 《世界计算机教材精选：Web数据挖掘（第2版）》旨在阐述Web数据挖掘的概念及其核心算法，使读者获得相对完整的关于Web数据挖掘的算法和技术知识。本书不仅介绍了搜索、页面爬取和资源探索以及链接分析等传统的Web挖掘主题，而且还介绍了结构化数据的抽取、信息整合、观点挖掘和Web使用挖掘等内容，这些内容在已有书籍中没有提及过，但它们在Web数据挖掘中却占有非常重要的地位。全书分为两大部分：部分包括第2章到第5章，介绍数据挖掘的基础，第二部分包括第6章到2章，介绍Web相关的挖掘任务。从本书自版出版之后，很多领域已经有了重大的进展。新版大部分的章节都已经添加了新的材料来反应这些进展，主要

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本书基于易于理解且具有数据科学相关的丰富的库的Python语言环境，从零开始讲解数据科学工作。具体内容包括：Python速成，可视化数据，线性代数，统计，概率，假设与推断，梯度下降法，如何获取数据，k近邻法，朴素贝叶斯算法，等等。作者借助大量具体例子以及数据挖掘、统计学、机器学习等领域的重要概念，详细展示了什么是数据科学。