0去购物车结算
购物车中还没有商品，赶紧选购吧！
当前位置: 图书分类 > 社科/经管/语言/法律 > 统计学 > 数据挖掘方法与应用

相同语种的商品

销售排行榜

浏览历史

数据挖掘方法与应用


联系编辑
 
标题：
 
内容：
 
联系方式：
 
  
数据挖掘方法与应用
  • 书号：9787030694430
    作者：田雅娟
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：16
  • 页数：151
    字数：237000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2022-04-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥68.00元
    售价： ￥53.72元
  • 图书介质:
    纸质书

  • 购买数量： 件  可供
  • 商品总价：

相同系列
全选

内容介绍

样章试读

用户评论

全部咨询

本书对数据挖掘中常用的建模算法进行系统介绍，内容涵盖了数据预处理、关联规则挖掘、聚类分析、决策树及组合算法、贝叶斯分类、支持向量机、人工神经网络等。在阐述每种算法基本理论的基础上，同时给出基于R软件的应用方法。这种理论与应用相结合的方式为读者理解和运用这些方法提供了坚实的基础，有助于读者由浅入深、循序渐进地理解相关内容并用以解决实际问题。
样章试读
  • 暂时还没有任何用户评论
总计 0 个记录，共 1 页。 第一页 上一页 下一页 最末页

全部咨询(共0条问答)

  • 暂时还没有任何用户咨询内容
总计 0 个记录，共 1 页。 第一页 上一页 下一页 最末页
用户名： 匿名用户
E-mail：
咨询内容：

目录

  • 目录
    第1章　数据挖掘导论　1
    1.1　数据挖掘的概念　1
    1.2　数据挖掘的产生背景及意义　2
    1.3　数据挖掘的功能及步骤　3
    1.4　数据挖掘的常用方法　5
    1.5　小结　7
    思考题与练习题　7
    第2章　数据预处理　8
    2.1　数据预处理简介　8
    2.2　数据清洗　9
    2.3　数据集成　11
    2.4　数据变换　11
    2.5　数据规约　14
    2.6　基于R语言的数据预处理　17
    2.7　小结　28
    思考题与练习题　29
    第3章　关联规则挖掘　30
    3.1　关联规则的基本概念　30
    3.2　简单关联规则挖掘　32
    3.3　序列关联规则挖掘　36
    3.4　基于R语言的关联规则挖掘　40
    3.5　小结　47
    思考题与练习题　48
    第4章　聚类分析　49
    4.1　聚类分析的简介　49
    4.2　距离与相似度的度量　49
    4.3　K均值聚类　53
    4.4　密度聚类　56
    4.5　层次聚类　58
    4.6　基于R语言的聚类分析　60
    4.7　小结　66
    思考题与练习题　67
    第5章　决策树及组合算法　68
    5.1　决策树简介　68
    5.2　决策树的生长　70
    5.3　决策树的剪枝　76
    5.4　基于决策树的组合算法　78
    5.5　基于R语言的决策树建模　81
    5.6　小结　89
    思考题与练习题　90
    第6章　贝叶斯分类　91
    6.1　贝叶斯定理　91
    6.2　朴素贝叶斯　93
    6.3　贝叶斯信念网络　96
    6.4　贝叶斯信念网络特点及应用　100
    6.5　基于R语言的贝叶斯分类建模　100
    6.6　小结　105
    思考题与练习题　105
    第7章　支持向量机　107
    7.1　支持向量机简介　107
    7.2　线性支持向量机　110
    7.3　非线性支持向量机　116
    7.4　基于R语言的支持向量机建模　121
    7.5　小结　134
    思考题与练习题　134
    第8章　人工神经网络　135
    8.1　人工神经网络概述　135
    8.2　感知机模型　138
    8.3　BP算法原理　140
    8.4　BP神经网络的R语言实现　145
    8.5　小结　151
    思考题与练习题　151
帮助中心
公司简介
联系我们
常见问题
新手上路
发票制度
积分说明
购物指南
配送方式
配送时间及费用
配送查询说明
配送范围
快递查询
售后服务
退换货说明
退换货流程
投诉或建议
版权声明
经营资质
营业执照
出版社经营许可证

中国科技出版传媒股份有限公司　版权所有

　

京ICP备14028887号-5　 京ICP证150976号 京公网安备 11010102004214号

北京东黄城根北街16号 邮编：100717 Email:webmaster@mail.sciencep.com