数据挖掘原理(第3版国外计算机科学经典教材)--聚文网

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内容简介

\\\"《数据挖掘原理(第3版)》深入探讨重要的数据挖掘技术。所谓数据挖掘，即从数据中自动提取隐含和潜在有用的信息；该技术正越来越多地用于商业、科学和其他应用领域。本书浓墨重彩地描述分类、关联规则挖掘和聚类。　　普通读者可通过本书自学数据挖掘“黑匣子”内部的基本原理，并了解如何合理地选择商业数据挖掘包。学者和资深科研人员可通过本书了解最前沿技术并进一步推动该领域的发展。　　本书在第2版的基础上进行扩展，透彻讲解适用于平稳数据的H-Tree算法，以及适用于时间相关数据(概念漂移)的CDH-Tree算法。\\\"

作者简介

\"Max Bramer是英国朴次茅斯大学信息技术系荣誉教授、IFIP副主席、英国计算机学会AI专家组主席。　　自从 “数据挖掘”“数据库中的知识发现”“大数据”和“预测分析”等技术兴起以来，Max积极参与了多个数据挖掘项目，尤其是与数据自动分类相关的项目。Max发表了大量技术文章，曾撰写Research and Development in Intelligent Systems等著作。Max具有多年的本科和研究生教学经验。\"

第1章数据挖掘简介 1.1 数据爆炸 1.2 知识发现 1.3 数据挖掘的应用 1.4 标签和无标签数据 1.5 监督学习：分类 1.6 监督学习：数值预测 1.7 无监督学习：关联规则 1.8 无监督学习：聚类第2章用于挖掘的数据 2.1 标准制定 2.2 变量的类型 2.3 数据准备 2.4 缺失值 2.4.1 丢弃实例 2.4.2 用最频繁值/平均值替换 2.5 减少属性个数 2.6 数据集的UCI存储库 2.7 本章小结 2.8 自我评估练习第3章分类简介：朴素贝叶斯和最近邻算法 3.1 什么是分类 3.2 朴素贝叶斯分类器 3.3 最近邻分类 3.3.1 距离测量 3.3.2 标准化 3.3.3 处理分类属性 3.4 急切式和懒惰式学习 3.5 本章小结 3.6 自我评估练习第4章使用决策树进行分类 4.1 决策规则和决策树 4.1.1 决策树：高尔夫示例 4.1.2 术语 4.1.3 degrees数据集 4.2 TDIDT算法 4.3 推理类型 4.4 本章小结 4.5 自我评估练习第5章决策树归纳：使用熵进行属性选择 5.1 属性选择：一个实验 5.2 替代决策树 5.2.1 足球/无板篮球示例 5.2.2 匿名数据集 5.3 选择要分裂的属性：使用熵 5.3.1 lens24数据集 5.3.2 熵 5.3.3 使用熵进行属性选择 5.3.4 信息增益最大化 5.4 本章小结

数据挖掘原理(第3版国外计算机科学经典教材)

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