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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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    • 作者: 殷复莲编著著 | 殷复莲编著编 | 殷复莲编著译 | 殷复莲编著绘
    • 出版社: 中国传媒大学出版社
    • 出版时间:2016-03-01
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    • 作者: 殷复莲编著著| 殷复莲编著编| 殷复莲编著译| 殷复莲编著绘
    • 出版社:中国传媒大学出版社
    • 出版时间:2016-03-01
    • 版次:1
    • 印刷时间:2017-09-01
    • 字数:357千字
    • 页数:282
    • 开本:16开
    • ISBN:9787565721601
    • 版权提供:中国传媒大学出版社
    • 作者:殷复莲编著
    • 著:殷复莲编著
    • 装帧:平装
    • 印次:暂无
    • 定价:49.00
    • ISBN:9787565721601
    • 出版社:中国传媒大学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:2017-09-01
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2016-03-01
    • 页数:282
    • 外部编号:9107539
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    • 目录

    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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