数据挖掘实战基础：理论与8章全面指南

"《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。"