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『簡體書』数据挖掘方法与应用

書城自編碼： 3747879
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→數據庫
作者： 田雅娟
國際書號(ISBN)： 9787030694430
出版社： 科学出版社
出版日期： 2022-04-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 85.0

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內容簡介：
《数据挖掘方法与应用》对数据挖掘中常用的建模算法进行系统介绍，内容涵盖了数据预处理、关联规则挖掘、聚类分析、决策树及组合算法、贝叶斯分类、支持向量机、人工神经网络等。在阐述每种算法基本理论的基础上，同时给出基于R软件的应用方法。这种理论与应用相结合的方式为读者理解和运用这些方法提供了坚实的基础，有助于读者由浅入深、循序渐进地理解相关内容并用以解决实际问题。
目錄：
目录第1章　数据挖掘导论　11.1　数据挖掘的概念　11.2　数据挖掘的产生背景及意义　21.3　数据挖掘的功能及步骤　31.4　数据挖掘的常用方法　51.5　小结　7思考题与练习题　7第2章　数据预处理　82.1　数据预处理简介　82.2　数据清洗　92.3　数据集成　112.4　数据变换　112.5　数据规约　142.6　基于R语言的数据预处理　172.7　小结　28思考题与练习题　29第3章　关联规则挖掘　303.1　关联规则的基本概念　303.2　简单关联规则挖掘　323.3　序列关联规则挖掘　363.4　基于R语言的关联规则挖掘　403.5　小结　47思考题与练习题　48第4章　聚类分析　494.1　聚类分析的简介　494.2　距离与相似度的度量　494.3　K均值聚类　534.4　密度聚类　564.5　层次聚类　584.6　基于R语言的聚类分析　604.7　小结　66思考题与练习题　67第5章　决策树及组合算法　685.1　决策树简介　685.2　决策树的生长　705.3　决策树的剪枝　765.4　基于决策树的组合算法　785.5　基于R语言的决策树建模　815.6　小结　89思考题与练习题　90第6章　贝叶斯分类　916.1　贝叶斯定理　916.2　朴素贝叶斯　936.3　贝叶斯信念网络　966.4　贝叶斯信念网络特点及应用　1006.5　基于R语言的贝叶斯分类建模　1006.6　小结　105思考题与练习题　105第7章　支持向量机　1077.1　支持向量机简介　1077.2　线性支持向量机　1107.3　非线性支持向量机　1167.4　基于R语言的支持向量机建模　1217.5　小结　134思考题与练习题　134第8章　人工神经网络　1358.1　人工神经网络概述　1358.2　感知机模型　1388.3　BP算法原理　1408.4　BP神经网络的R语言实现　1458.5　小结　151思考题与练习题　151

 

 

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