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數(shù)據(jù)挖掘原理.算法與應(yīng)用

包郵 數(shù)據(jù)挖掘原理.算法與應(yīng)用

出版社：機(jī)械工業(yè)出版社出版時(shí)間：2017-10-01
開本： 32開 頁數(shù)： 322
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數(shù)據(jù)挖掘原理.算法與應(yīng)用 版權(quán)信息

數(shù)據(jù)挖掘原理.算法與應(yīng)用 本書特色

本書系統(tǒng)介紹了數(shù)據(jù)挖掘原理、技術(shù)、算法和應(yīng)用。主要內(nèi)容包括：數(shù)據(jù)挖掘的過程、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)和算法、異常數(shù)據(jù)檢測技術(shù)和算法、數(shù)據(jù)分類算法和應(yīng)用、數(shù)據(jù)聚類分析的算法及其應(yīng)用、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析算法及其應(yīng)用、模型的評(píng)估技術(shù)和算法、復(fù)雜數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘和技術(shù)。本書涵蓋了數(shù)據(jù)挖掘過程的各方面技術(shù)、算法，在內(nèi)容安排上將理論知識(shí)和工程技術(shù)應(yīng)用有機(jī)結(jié)合，并介紹了許多數(shù)據(jù)挖掘的典型應(yīng)用方法。

數(shù)據(jù)挖掘原理.算法與應(yīng)用 內(nèi)容簡介

梁亞聲、徐欣、成小菊、梁佳領(lǐng)、朱霞編著的這本《數(shù)據(jù)挖掘原理算法與應(yīng)用》系統(tǒng)介紹了數(shù)據(jù)挖掘原理、算法和應(yīng)用的相關(guān)知識(shí)。主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)挖掘的過程、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)和算法、異常數(shù)據(jù)檢測技術(shù)和算法、數(shù)據(jù)分類算法和應(yīng)用、數(shù)據(jù)聚類分析的算法及其應(yīng)用、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析算法及其應(yīng)用、模型的評(píng)估技術(shù)和算法、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。本書涵蓋了數(shù)據(jù)挖掘過程的各方面技術(shù)和算法，在內(nèi)容安排上將理論知識(shí)和工程技術(shù)應(yīng)用有機(jī)地結(jié)合起來，并介紹了許多數(shù)據(jù)挖掘的典型應(yīng)用方法。本書可作為高等院校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、信息管理、數(shù)據(jù)分析等專業(yè)的教科書，也可作為企業(yè)管理、信息分析人員的技術(shù)參考書。

數(shù)據(jù)挖掘原理.算法與應(yīng)用 目錄

目錄
出版說明
前言
第1章概述
11從數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)
12數(shù)據(jù)挖掘的基本概念
13數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷程
14數(shù)據(jù)挖掘的功能和數(shù)據(jù)挖掘
系統(tǒng)的分類
141分類與回歸
142聚類分析
143關(guān)聯(lián)規(guī)則
144時(shí)序模式
145異常檢測
146數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的分類
15數(shù)據(jù)挖掘的過程
151數(shù)據(jù)挖掘的一般流程
152跨行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)過程
16數(shù)據(jù)挖掘與其他學(xué)科的關(guān)系
161數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)庫知識(shí)發(fā)現(xiàn)
162數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)庫查詢
163數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)分析
164數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫
165數(shù)據(jù)挖掘與聯(lián)機(jī)分析處理
166數(shù)據(jù)挖掘與人工智能、專家系統(tǒng)、
機(jī)器學(xué)習(xí)
17數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用和發(fā)展趨勢
171商業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘
172金融業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘
173欺詐偵測中的數(shù)據(jù)挖掘
174DNA數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)挖掘
175電信業(yè)中的數(shù)據(jù)挖掘
176科學(xué)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘
177數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)和軟件
178數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展趨勢
18小結(jié)
19習(xí)題
第2章數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
21關(guān)系數(shù)據(jù)集
22數(shù)據(jù)倉庫
221數(shù)據(jù)倉庫的概念和特點(diǎn)
222數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)組織
223數(shù)據(jù)倉庫的關(guān)鍵技術(shù)
224數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系
23NoSQL數(shù)據(jù)庫
231NoSQL概念與理論
232NoSQL數(shù)據(jù)模型
233NoSQL與關(guān)系數(shù)據(jù)庫
24分布式文件系統(tǒng)
241分布式文件系統(tǒng)的歷史
242分布式文件系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)
243谷歌文件系統(tǒng)（GoogleFS）
244Hadoop分布式文件系統(tǒng)
(HDFS)
25小結(jié)
26習(xí)題
第3章數(shù)據(jù)預(yù)處理
31數(shù)據(jù)預(yù)處理的必要性
32數(shù)據(jù)清理
321缺失數(shù)據(jù)處理方法
322噪聲數(shù)據(jù)平滑技術(shù)
323時(shí)間相關(guān)數(shù)據(jù)的處理
33數(shù)據(jù)集成
331實(shí)體識(shí)別與匹配
332冗余和相關(guān)分析
333元組重復(fù)數(shù)據(jù)的檢測
334沖突數(shù)據(jù)的檢測與處理
34數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
341數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
342數(shù)據(jù)泛化
35數(shù)據(jù)歸約
351數(shù)據(jù)立方體聚集
352維度歸約
353數(shù)據(jù)壓縮
354數(shù)值歸約
36數(shù)據(jù)離散化
361分箱方法
362直方圖分析
363基于熵的離散化
364ChiMerge技術(shù)
365人工劃分分段
37特征提取、選擇和構(gòu)造
371特征提取
372特征選擇
373特征構(gòu)造
38小結(jié)
39習(xí)題
第4章數(shù)據(jù)相似度與異常檢測
41相似度度量
411對(duì)象與屬性類型
412相似度度量的定義
413由距離度量變換而來的
相似度度量
414屬性之間的相似度度量
415對(duì)象之間的相似度度量
42傳統(tǒng)度量方法
421二值屬性的相似度度量
422歐氏距離
423余弦距離
424Mahalanobis距離
425Jaccard距離
426海明距離
43大數(shù)據(jù)度量方法
431文檔的Shingling
432局部敏感散列算法
44異常檢測
441基于統(tǒng)計(jì)的檢測方法
442基于距離的檢測方法
443基于密度的檢測方法
444基于聚類的檢測方法
445基于分類的檢測方法
446高維數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)檢測
45小結(jié)
46習(xí)題
第5章數(shù)據(jù)分類和預(yù)測
51分類和預(yù)測的基本概念
511準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
512分類和預(yù)測方法的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)
52決策樹分類
521ID3算法生成決策樹
522C45算法生成決策樹
523CART算法和Gini指標(biāo)
524決策樹歸納的可擴(kuò)展性
525數(shù)據(jù)倉庫與決策樹
526決策樹和決策規(guī)則的局限性
53貝葉斯分類
531貝葉斯定理
532樸素貝葉斯分類
533貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)
534訓(xùn)練貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)
54神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
541多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
542定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
543后向傳播
544后向傳播和可理解性
55其他分類方法
551基于關(guān)聯(lián)的分類方法
552K-*近鄰分類
553基于案例推理
554遺傳算法
555粗糙集方法
556模糊集合方法
56預(yù)測算法
561預(yù)測算法分類
562預(yù)測算法選擇
563線性和多元回歸
564非線性回歸
565其他回歸模型
57分類預(yù)測應(yīng)用實(shí)例
571樣本選取
572建立預(yù)測模型
573模型評(píng)估
574實(shí)用價(jià)值
58小結(jié)
59習(xí)題
第6章數(shù)據(jù)聚類分析
61基本概念
611對(duì)聚類分析的要求
612聚類分析方法分類
62劃分聚類算法
621K-means算法（基于
質(zhì)心的技術(shù)）
622K-medoids算法（基于代表
對(duì)象的技術(shù)）
63層次聚類算法
631BIRCH算法
632CURE算法
633ROCK算法
634Chameleon算法
64基于密度的聚類算法
641DBSCAN算法
642OPTICS算法
643DENCLUE算法
65基于網(wǎng)格的聚類算法
651STING算法
652WaveCluster算法
653CLIQUE算法
66基于模型的聚類算法
661EM算法
662COBWEB算法
663SOM算法
67聚類評(píng)估
671估計(jì)聚類趨勢
672確定簇?cái)?shù)
673測定聚類質(zhì)量
68聚類分析應(yīng)用實(shí)例
681問題理解與提出
682數(shù)據(jù)收集與選擇
683數(shù)據(jù)預(yù)處理
684應(yīng)用K-means聚類算法建模
69小結(jié)
610習(xí)題
第7章數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析
71數(shù)據(jù)關(guān)
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商品評(píng)論(0條)
暫無評(píng)論……
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