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[印度] 西蒙 (Soman K.P) 著; 范明 、 牛常勇 译 / 机械工业出版社 / 2009-01 / 平装
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上书时间2021-08-16
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数据挖掘基础教程
本书全面介绍数据挖掘的原理、方法和算法。主要内容包括数据挖掘的基本概念、数据挖掘算法的数据类型、输入和输出、决策树、数据挖掘的预处理和后处理、关联规则挖掘、分类和回归算法、支持向量机、聚类分析及多维数据可视化。
本书讲解深入浅出,并辅以大量实例,随书光盘提供了大量数据集以及两种广泛使用的数据挖掘软件——weka和ExcelMiner,便于读者理解数据挖掘知识。
本书适合作为高等院校计算机及相关专业数据挖掘课程的教材,也可供广大技术人员参考。
出版者的话译者序前言第1章数据挖掘1.1引言1.1.1 数据挖掘与知识发现1.1.2 数据挖掘与数据分析1.1.3 数据挖掘与统计学1.1.4 数据挖掘与机器学习1.2 数据挖掘——成功的例子1.3 数据挖掘研究发展的主要原因1.4 当前研究成果1.5 图形模型和层次概率表示1.6 新的应用1.7 影响数据挖掘的趋势1.8 研究挑战1.9 实验平台和基础设施参考文献第2章从商务角度看数据挖掘2.1引言2.2 从数据挖掘工具到解决方案2.3 数据挖掘系统的演变2.4 知识发现过程2.5 数据挖掘支撑技术概述2.5.1 数据挖掘:验证与发现2.5.2 决策支持系统2.5.3 OLAP2.5.4 桌面DSS2.5.5 数据仓库2.5.6 数据挖掘过程2.6 数据挖掘技术参考文献第3章数据挖掘算法的数据类型、输入和输出3.1引言3.2 实例和特征3.3 特征(数据)的不同类型3.4 概念学习与概念描述3.5 数据挖掘的输出——知识表示3.5.1 分类学习算法的知识输出3.5.2 聚类学习算法的输出3.5.3 关联规则的输出3.5.4 用于数值预测的树的输出3.5.5 基于实例的学习和知识表示参考文献第4章决策树——分类和回归树4.1引言4.2 构造分类树4.2.1 用于标称属性的ID3算法4.2.2 信息论和信息熵4.2.3 构造树4.2.4 高分支属性4.2.5 从ID3到C4.54.2.6 形象化地理解ID3和C4.5算法4.3CHAID4.3.1CHAID的数学工具4.3.2CHAID变量的类型4.3.3CHAID算法4.3.4CHAID算法描述4.3.5 将CHAID用于气象数据4.3.6 单调变量的预测子级别合并4.4 CART(分类和回归树)……第5章 数据挖掘的预处理和后处理第6章 数据集第7章 关联规则挖掘第8章 用开源和商业软件进行机器学习第9章 分类和回归算法第10章 支持向量机第11章 聚类分析第12章 多维数据可视化参考文献附录A SVM公式:安全可分的线性分类器附录B 图划分的矩阵形式
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开播时间:09月02日 10:30