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數(shù)據(jù)挖掘十大算法內(nèi)容簡介

該書詳細(xì)介紹了在實(shí)際中用途最廣、影響最大的十種數(shù)據(jù)挖掘算法，這十種算法是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的頂級專家進(jìn)行投票篩選的，覆蓋了分類、聚類、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、關(guān)聯(lián)分析和鏈接分析等重要的數(shù)據(jù)挖掘研究和發(fā)展主題。《世界著名計(jì)算機(jī)教材精選：數(shù)據(jù)挖掘十大算法》對每一種算法都進(jìn)行了多個(gè)角度的深入剖析，包括算法歷史、算法過程、算法特性、軟件實(shí)現(xiàn)、前沿發(fā)展等，此外，在每章最后還給出了豐富的習(xí)題和精挑細(xì)選的參考文獻(xiàn)，對于讀者掌握算法基本知識(shí)和進(jìn)一步研究都非常有價(jià)值，對數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等學(xué)科的課程的設(shè)計(jì)有指導(dǎo)意義。

數(shù)據(jù)挖掘十大算法目錄節(jié)選

第1章 C4.5

1.1 引言

1.2 算法描述

1.3 算法特性

1.3.1 決策樹剪枝

1.3.2 連續(xù)型屬性

1.3.3 缺失值處理

1.3.4 規(guī)則集誘導(dǎo)

1.4 軟件實(shí)現(xiàn)

1.5 示例

1.5.1 Golf數(shù)據(jù)集

1.5.2 Soybean數(shù)據(jù)集

1.6 高級主題

1.6.1 二級存儲(chǔ)

1.6.2 斜決策樹

1.6.3 特征選擇

1.6.4 集成方法

1.6.5 分類規(guī)則

1.6.6 模型重述

1.7 習(xí)題

參考文獻(xiàn)

第2章 k-means

2.1 引言

2.2 算法描述

2.3 可用軟件

2.4 示例

2.5 高級主題

2.6 小結(jié)

2.7 習(xí)題

參考文獻(xiàn)

第3章 SVM：支持向量機(jī)

3.1 支持向量分類器

3.2 支持向量分類器的軟間隔優(yōu)化

3.3 核技巧

3.4 理論基礎(chǔ)

3.5 支持向量回歸器

3.6 軟件實(shí)現(xiàn)

3.7 當(dāng)前和未來的研究

3.7.1 計(jì)算效率

3.7.2 核的選擇

3.7.3 泛化分析

3.7.4 結(jié)構(gòu)化支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)

3.8 習(xí)題

參考文獻(xiàn)

第4章 Apriori

4.1 引言

4.2 算法描述

4.2.1 挖掘頻繁模式和關(guān)聯(lián)規(guī)則

4.2.2 挖掘序列模式

4.2.3 討論

4.3 軟件實(shí)現(xiàn)

4.4 示例

4.4.1 可行示例

4.4.2 性能評估

4.5 高級主題

4.5.1 改進(jìn)Apriori類型的頻繁模式挖掘

4.5.2 無候選的頻繁模式挖掘

4.5.3 增量式方法

4.5.4 稠密表示：閉合模式和最大模式

4.5.5 量化的關(guān)聯(lián)規(guī)則

4.5.6 其他的重要性／興趣度度量方法

4.5.7 類別關(guān)聯(lián)規(guī)則

4.5.8 使用更豐富的形式：序列、樹和圖

4.6 小結(jié)

4.7 習(xí)題

參考文獻(xiàn)

第5章 EM

5.1 引言

5.2 算法描述

……

第6章 PageRank

第7章 AdaBoost

第8章 kNN!k-最近鄰

第9章 Naive Bayes

第10章 CART：分類和回歸樹

數(shù)據(jù)挖掘十大算法內(nèi)容截圖

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