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集成学习及其在动态数据挖掘中的应用

集成学习及其在动态数据挖掘中的应用

  • 字数: 178000
  • 装帧: 平装
  • 出版社: 科学出版社
  • 作者: 杨云 等 著
  • 出版日期: 2024-11-01
  • 商品条码: 9787030791931
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 120
  • 出版年份: 2024
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精选
内容简介

本书基于作者多年来在动态数据挖掘方面的研究成果,全面系统地总结了集成学习及其在动态数据挖掘领域的基础理论与实际应用方面的最新研究,引导读者从理论到实践再到应用,由浅入深地学习如何将集成学习应用于动态数据挖掘领域。本书从理论研究基础和代表性方法的角度介绍集成学习的基础知识,并针对时间序列和数据流两种不同类型的动态数据及其在挖掘过程中涉及的基本概念与理论进行介绍,最后集中讨论集成学习在动态数据挖掘中的热门方法和应用场景。

本书不仅可供数学和统计学相关专业的学生和研究人员阅读,还可供研究动态数据挖掘和集成学习方法的专业科研人员参考。同时,本书也可作为计算机科学与技术、人工智能等相关专业本科生及研究生的教学用书。

目录
第1章 绪论 1
1.1 数据挖掘 1
1.2 动态数据挖掘的定义 3
1.2.1 时间序列的基本概念 3
1.2.2 数据流的基本概念 4
1.3 集成学习方法 6
1.4 关于本书 7
第2章 集成学习的概念与算法 9
2.1 集成学习模型构建 9
2.1.1 并行集成法 10
2.1.2 提升法 14
2.2 模型融合方法 20
2.2.1 监督式融合方法 20
2.2.2 非监督式融合方法 22
2.3 模型的多样性 32
第3章 动态数据挖掘 39
3.1 动态数据表征 40
……

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