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熊平 著 / 清华大学出版社 / 2011-04 / 平装
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数据挖掘算法与Clementine实践
《数据挖掘算法与Clementine实践》主要介绍了几种最成熟的数据挖掘方法,并针对每种方法,介绍了应用最广泛的几种实现算法。书中以Clementine12.0为平台,用实例介绍了每种算法的具体应用。全书各章分别介绍了数据挖掘和Clementine软件、决策树分类方法(包括ID3、C4.5、C5.0、CART等算法)、聚类分析方法(包括K-Means算法和TwoStep算法)、关联规则挖掘方法(包括Apriori算法、CARMA算法和序列模式挖掘算法)、数据筛选算法(包括特征选择算法和异常检测算法)、回归分析方法(包括线性回归算法和二项Logistic回归)、神经网络构建方法(包括多层感知器网络、RBF网络以及Kohonen网络的构建算法)、时间序列分析方法(包括指数平滑法和ARIMA模型构建方法)。
第1章数据挖掘概述1.1数据挖掘简介1.2数据挖掘过程1.3数据挖掘方法1.4数据挖掘工具及软件第2章clementine概述2.1clementine简介2.2clementine基本操作第3章决策树3.1分类与决策树概述3.2id3、c4.5与c5.03.3cart第4章聚类分析4.1聚类分析概述4.2k-means算法4.3twostep算法第5章关联规则5.1关联规则概述5.2apriori算法5.3carma算法5.4序列模式第6章数据筛选6.1特征选择6.2异常检测第7章统计模型7.1线性回归7.2项logistic回归第8章神经网络8.1神经网络原理8.2多层感知器与rbf网络8.3kohonen网络第9章时间序列分析与预测9.1时间序列概述9.2指数平滑法9.3arima模型参考文献
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开播时间:09月02日 10:30