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吴今培 、 孙德山 著 / 机械工业出版社 / 2006-02 / 平装
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定价 ¥28.00
品相 九品
上书时间2021-09-22
现代数据分析
《现代数据分析》分别从数据的约简、分类、聚类、拟合、寻优、预测以及小概率数据挖掘等方面做了论述。
前言第1章粗糙集与数据约简1.1不确定性理论1.2粗糙集的基本理论与方法1.3知识的约简1.4决策表的约简1.5粗糙集数据约简的具体实现与应用1.6粗糙集的研究现状与展望参考文献第2章支持向量机与数据分类2.1小样本统计学习理论2.2基于二次规划的支持向量机分类2.3基于线性规划的支持向量机分类2.4支持向量回归模型2.5求解大规模分类问题的支持向量机算法2.6展望参考文献第3章模糊划分与数据聚类3.1概述3.2模糊聚类的统计量3.3模糊划分的准则3.4基于模糊统计量的聚类方法3.5基于模糊划分准则的聚类方法3.6聚类有效性问题3.7模糊聚类在设备状态监测与故障诊断中的实际应用3.8模糊划分与数据聚类的研究展望参考文献第4章神经计算与数据拟合4.1概述4.2数据拟合的基本概念4.3数据拟合的传统方法4.4数据拟合神经网络方法4.5神经网络数据拟合与非线性回归方法的比较4.6神经网络数据拟合与支持向量回归方法的比较4.7神经网络的泛化能力与网络结构选择问题4.8展望参考文献第5章遗传算法与数据寻优5.1优化的传统文化5.2遗传算法5.3遗传算法的基本理论5.4遗传算法的应用研究5.5展望参考文献第6章时间序列分析与数据推测第7章现代数据分析的融合与协作技术第8章异常数据挖掘结束语
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开播时间:09月02日 10:30