数据挖掘：方法与应用(第2版)--聚文网

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内容简介

本书主要根据作者近几年在清华大学面向研究生和本科生开设的“数据挖掘：方法与应用”课程的教学实践与积累，参考近几年国外著名大学相关课程的教学体系编写而成。本书系统地介绍数据挖掘的基本概念和基本原理方法；结合一些典型的应用实例展示用数据挖掘的思维方法求解问题的一般性模式与思路。本书可作为有一定数据结构、数据库和程序设计基础的研究生或本科生开展数据挖掘知识学习和研究的入门性教材与参考读物。

作者简介

徐华，清华大学计算机系副教授，博士生导师。长期担任数据挖掘、网络产品设计等相关本科研究生课程的教学工作。主要从事智能机器人相关的智能优化调度、智能交互方面的研究工作。目前发表国际期刊论文40篇，领域顶级国际会议论文70篇，获得国家科技进步二等奖一次，省部级政府科技奖励4次，行业协会科技发明一等奖2次。

第1章绪论 1.1 应用背景 1.1.1 商业上的驱动 1.1.2 科学研究上的驱动 1.1.3 数据挖掘伴随着数据库数据库技术而出现 1.2 什么是数据挖掘 1.2.1 基本描述 1.2.2 知识发现知识发现 1.3 数据挖掘的主要技术 1.4 数据挖掘的主要研究内容 1.5 数据挖掘面临的主要问题 1.6 数据挖掘相关的资料 1.7 本书的总体章节安排 1.8 小结参考文献第2章数据获取 2.1 引言 2.2 背景介绍 2.3 数据采集 2.3.1 数据发现 2.3.2 数据增强 2.3.3 数据生成 2.4 数据标注 2.4.1 利用现有标签 2.4.2 基于众包技术 2.4.3 使用弱监督学习的方法 2.5 提升已有数据和模型 2.5.1 提升已有数据 2.5.2 提升已有模型 2.6 技术选择指南 2.7 小结参考文献第3章数据预处理 3.1 引言 3.2 数据预处理的基本概念 3.2.1 数据的基本概念 3.2.2 为什么要进行数据预处理 3.2.3 数据预处理的任务 3.3 数据的描述 3.3.1 描述数据的中心趋势 3.3.2 描述数据的分散程度 3.3.3 描述数据的其他方式 3.4 数据清洗 3.4.1 数据缺失的处理 3.4.2 数据清洗 3.5 数据集成和转换 3.5.1 数据集成 3.5.2 数据冗余 3.5.3 数据转换 3.6 数据归约和变换

数据挖掘：方法与应用(第2版)

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