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最简数据挖掘

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商品介绍

本书是数据挖掘精髓的浓缩。章用通俗易懂的语言回答五个基本问题,包括什么是数据,什么是大数据,什么是数据挖掘,以及数据挖掘能挖掘出哪些东西和会产生什么价值。然后用6章的篇幅介绍k-均值、k-近邻、朴素贝叶斯、决策树、回归分析和关联规则挖掘等6种方法。第8章介绍一些实际的应用,演示简单的数据挖掘方法如何产生巨大的价值。本书可供高校的数据科学与大数据、智能科学与技术、人工智能、计算机科学与技术和统计类、应用数学等相关专业的学生作为教材使用,也可供高校的商科大数据、金融等专业的学生、很好的中学生、科技企业的管理者和相关行业的投资人学习参考。

目  录章  概述11.1  什么是数据11.2  什么是大数据31.3  什么是数据挖掘61.4  能挖掘出什么81.5  会产生什么价值10第2章  k-均值122.1  基本算法132.2  k-均值示例152.3  k-均值算法的局限性21练习赛21第3章  k-近邻243.1  k-近邻基本算法253.2  评价分类效果的常见指标263.3  影响算法精确度的若干问题283.4  k-近邻算法示例31练习赛35第4章  朴素贝叶斯364.1  贝叶斯定理364.2  贝叶斯基本算法394.3  贝叶斯算法案例414.4  处理连续特征45练习赛46第5章  回归475.1  线性回归的最简示例475.2  线性回归的一般形式535.3  逻辑回归的最简示例555.4  逻辑回归的一般形式595.5  小结和讨论60练习赛62第6章  决策树636.1  构建决策树636.2  经典决策树:ID3、C4.5和CART666.3  连续值、缺失值和剪枝706.4  小结和讨论75练习赛77第7章  关联规则挖掘787.1  基本算法思想787.2  Apriori算法示例807.3  小结和讨论85练习赛86第8章  数据挖掘应用创新案例878.1  提升生产制造过程的良品率878.2  刻画全球化对碳排放的影响898.3  捕捉电商评论中的用户情感918.4  实时发现微博中的热点事件94推荐阅读材料96

商品参数
基本信息
出版社 电子工业出版社
ISBN 9787121359637
条码 9787121359637
编者 周涛
译者 --
出版年月 2020-03-01 00:00:00.0
开本 其他
装帧 平装
页数 128
版次 1
印次 1
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