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正版 数据分析与数据挖掘实用教程 殷复莲编著 中国传媒大学出版
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第1章 绪论1.1 数据和大数据1.2 数据分析和数据挖掘1.3 数据挖掘的基本概念1.4 R语言第2章 初识数据2.1 数据类型2.2 数据的统计特性2.3 相似性和相异性度量2.4 实验第3章 初始数据获取3.1 数据获取3.2 信息搜索3.3 爬虫程序基本原3.4 网络爬虫3.5 实验第4章 数据预处理4.1 为什么进行数据预处理4.2 数据清理4.3 数据集成4.4 数据变换4.5 数据归约4.6 实验第5章 关联分析5.1 关联分析的基本概念5.2 关联分析的预备知识5.3 频繁项集的产生5.4 规则产生5.5 关联模式的评估5.6 实验第6章 回归6.1 回归、分类和聚类的关系6.2 回归的基本概念6.3 线性回归6.4 非线性回归6.5 回归模型的评估6.6 实验第7章 分类7.1 分类的基本概念7.2 决策树分类7.3 k-最近邻分类7.4 贝叶斯分类7.5 人工神经网络分类7.6 支持向量机分类7.7 组合方法分类7.8 分类模型的评估7.9 实验第8章 聚类8.1 聚类的基本概念8.2 划分方法8.3 层次方法8.4 基于密度的方法8.5 聚类方法的评估8.6 实验参考文献
殷复莲,1982年5月生,2010年毕业于哈尔滨工程大学,工学博士,现任教于中国传媒大学理工学部信息工程学院数字媒体技术系,副教授。主讲大数据与数据挖掘技术等课程,荣获中国传媒大学第八届“青年教师教学基本功大赛”二等奖、中国传媒大学首届“微课大赛”三等奖。主持或主要参与国家级、省部级、横向等科研项目20余项,发表学术论文50余篇,其中SCI或EI检索20余篇,获得国家发明专利8项,软件著作权3项,荣获2015年度广播影视科技创新奖突出贡献奖、2015年中国电影电视技术协会科学进步奖一等奖、中国新闻技术工作者联合会2016年学术年会新闻科技优秀论文一等奖等。
本书从实际应用的角度,深入浅出地介绍了数据分析和数据挖掘的基本概念和典型技术,以案例的形式进行讲授,并配以基于R语言的实验仿真,帮助读者了解数据挖掘的基本理论体系、掌握数据分析和数据挖掘的基本方法。
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