数据挖掘实战基础:理论与8章全面指南
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更新于2024-07-26
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"《数据挖掘应用实战基础》是一本由广州太普信息技术有限公司出版的专业教材,旨在帮助读者深入了解和掌握数据挖掘技术在实际工程中的应用。该书是数据挖掘技术及工程实践系列丛书中的一部分,适合那些希望在数据分析领域提升技能的人员使用,特别是对初学者和有一定理论基础的工程师而言,它提供了全面而深入的知识体系。
该书共分为8章,首先介绍了数据挖掘的基础概念,让读者对这个领域的核心理论有一个清晰的认识。随后,章节内容涵盖了各类重要的数据挖掘算法,如:
1. 分类与回归:包括逻辑回归、逐步回归、多元线性回归等经典方法,以及神经网络算法如BP神经网络、RBF径向基神经网络、FNN模糊神经网络、ANFIS自适应神经模糊推理系统和GMDH网络。此外,还讨论了最大期望(EM)算法和贝叶斯分类,如朴素贝叶斯和贝叶斯网络。
2. 决策树:通过C4.5决策树、CART决策树和ID3决策树,展示了如何利用决策树进行数据分类。
3. 支持向量机:介绍了支持向量机的基本原理和改进算法,这是一种强大的非线性分类器。
4. K-最近邻算法:涉及K-最近邻分类及其优化算法,用于解决基于实例的学习问题。
5. ADABOOST分类:这是一种集成学习方法,通过组合弱分类器形成强大分类器。
每一章都配有实用案例分析,使读者能够将理论知识应用于实际场景。作者张小波教授在2012年10月于广州编写此书,旨在提供一个从入门到进阶的数据挖掘学习路径。
此外,书中还涵盖了数据挖掘建模过程和常用名词术语,确保读者对整个流程有全面的理解。广州太普信息技术有限公司提供官方支持,包括网址、邮箱、热线和办公地址,便于读者获取更多信息或寻求技术支持。
《数据挖掘应用实战基础》是一本实用且系统化的数据挖掘教材,对于想要在大数据时代提升数据分析能力的读者来说,是一本不可或缺的参考资料。"
2021-10-02 上传
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eranchang
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