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『繁體書』資料探勘:人工智慧與機器學習發展以SPSS Modeler為範例

書城自編碼: 3311511
分類:繁體書 →台灣書
作者: 廖述賢,溫志皓
國際書號(ISBN): 9789864343676
出版社: 博碩
出版日期: 2019-01-31
版次: 初版
頁數/字數: 416頁

售價:HK$ 204.8

 

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內容簡介:
資料探勘是一門結合統計學與資訊科學相關理論的方法學,藉由各種功能與模式的導入與實踐,使得資料探勘的應用遍及各個領域,成為研究與實務工作者重要的研究方法,尤其是運用在人工智慧及機器學習的未來發展。再者,隨著知識經濟的發展,以資料探勘為基礎,創造個人、組織競爭優勢、與經營績效的管理理論及工具,也就成為資料探勘發展及應用的趨勢。故資料探勘理論與工具方法的學習與導入於組織、企業,就成為知識探勘、運用與管理的重要工作。因此,我們也可以說資料探勘,對於學術界與實務界而言,是一門兼具問題、理論、與方法的學科。
這本書所要提供給讀者的內容,即嘗試以不同資料探勘的理論為經,演算方法為緯,在經、緯的架構中,藉著個案實例,以及SPSSModeler系統實際的操作,來說明資料探勘模式與功能所能提供問題解決的方法,以及在人工智慧及機器學習未來的發展。
本書範例檔請至博碩官網下載。
關於作者:

廖述賢

現任:淡江大學管理科學學系專任教授
學歷:英國華威克大學WarwickUniversity作業研究及系統管理博士
研究領域專長:決策理論、資料探勘大數據分析、商業智慧、供應鏈管理、電子商務、數位金融FinTech、知識管理、科技管理、行銷管理
溫志皓
現任:國防大學運籌管理學系專任助理教授
學歷:國立中央大學企業管理博士企業電子化與大數據組
研究領域專長:資料探勘、資料庫行銷、推薦系統、數據分析、電子商務、人工智慧
目錄
Chapter01資料探勘概論
1-1資料探勘概念
1-2何謂資料探勘?
1-3資料探勘的定義
1-4資料探勘的流程
1-5資料探勘的應用
Chapter02資料探勘的功能
2-1資料探勘的方式與功能
2-2分類Classification
2-3推估Estimation
2.4預測Predication
2-5集群ClusterorSegmentation
2-6關聯Associationrulesanalysis
2-7順序Sequential
Chapter03資料庫與資料探勘–大資料Ⅰ
3-1大資料與資料庫
3-2資料與資料庫
3-3資料庫架構
3-4IBMSPSSModeler資料來源
3-5資料品質
3-6資料預處理
Chapter04資料與資料探勘–大數據Ⅱ
4-1大數據與資料
4-2資料
4-3IBMSPSSModeler資料格式及設定
4-4自動資料準備
4-5遺漏值的處理
Chapter05決策樹:C5.0
5-1決策樹基本概念
5-2決策樹演算法簡介
5-3IBMSPSSModelerC5.0節點資料格式與設定
5-4IBMSPSSModelerC5.0節點設定範圍
5-5個案應用—生物資訊
Chapter06分類與迴歸樹:C&RT
6-1分類與迴歸樹基本概念
6-2C&RTree演算法簡介
6-3IBMSPSSModelerC&RT節點資料格式與設定
6-4IBMSPSSModelerC&RTree節點設定範圍
6-5個案應用—醫學診斷
Chapter07因數分析:FAPCA
7-1因素分析PCAFactor基本概念
7-2因素分析演算法簡介
7-3IBMSPSSModeler主成分因子節點資料格式與設定
7-4IBMSPSSModeler主成分因子節點設定範圍
7-5個案應用—學術量表分析
Chapter08類神經網路:ArtificialNeuralNetworks
8-1類神經網路基本概念
8-2類神經網路演算法簡介
8-3IBMSPSSModelerNeuralNetworks節點資料格式與設定
8-4IBMSPSSModeler類神經網路ANN節點設定範圍
8-5個案應用—設備狀態監測
Chapter09貝氏網路–BayesianNetworks
9-1貝氏網路基本概念
9-2貝氏定理簡介
9-3IBMSPSSModelerBayesian網路節點資料格式與設定
9-4IBMSPSSModelerBayesian網路節點設定範圍
9-5個案應用—鐵達尼號乘客存活率分析
Chapter10支援向量機–SupportVectorMachine
10-1支援向量機基本概念
10-2多分類支援向量機演算法簡介
10-3IBMSPSSModelerSVM節點資料格式與設定
10-4IBMSPSSModelerSVM節點設定範圍
10-5個案應用—公共行政管理應用
Chapter11關聯規則–Associationrules
11-1關聯規則Apriori基本概念
11-2Apriori演算法簡介
11-3IBMSPSSModelerApriori節點資料格式與設定
11-4IBMSPSSModelerApriori節點設定範圍
11-5個案應用—零售業購物籃分析應用
Chapter12次序分析–Sequenceanalysis
12-1次序分析Sequenceanalysis基本概念
12-2次序分析演算法簡介
12-3IBMSPSSModeler序列節點資料格式與設定
12-4IBMSPSSModeler序列節點設定範圍
12-5個案應用—零售業的需求推估
Chapter13集群分析–Clusteringanalysis
13-1集群分析K-means的基本概念
13-2K-Means演算法簡介
13-3IBMSPSSModelerK-Means節點資料格式與設定
13-4IBMSPSSModelerK-Means節點設定範圍
13-5個案應用—城市汙水處理廠的水質資料
Chapter14類神經網路–Kohonenneuralnetwork
14-1類神經網路Kohonen基本概念
14-2類神經網路Kohonenneuralnetwork演算法
14-3IBMSPSSModelerKohonenneuralnetwork節點資料格式與設定
14-4IBMSPSSModelerKohonenneuralnetwork節點設定範圍
14-5個案應用—天文星體辨識資料應用
Chapter15資料探勘與人工智慧發展
15-1人工智慧起源
15-2人工智慧的領域
15-3人工智慧的方法
15-4資料探勘與人工智慧發展
Chapter16資料探勘與機器學習發展
16-1機器學習起源
16-2機器學習的領域
16-3機器學習的方法
16-4資料探勘與機器學習發展

 

 

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