返回首页
苏宁会员
购物车 0
易付宝
手机苏宁

服务体验

店铺评分与同行业相比

用户评价:----

物流时效:----

售后服务:----

  • 服务承诺: 正品保障
  • 公司名称:
  • 所 在 地:

  • 正版新书]数据挖掘原理与应用葛东旭9787111646396
  • 全店均为全新正版书籍,欢迎选购!新疆西藏青海(可包挂刷).港澳台及海外地区bu bao快递
    • 作者: 葛东旭著 | 葛东旭编 | 葛东旭译 | 葛东旭绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2020-04-01
    送至
  • 由""直接销售和发货,并提供售后服务
  • 加入购物车 购买电子书
    服务

    看了又看

    商品预定流程:

    查看大图
    /
    ×

    苏宁商家

    商家:
    君凤文轩图书专营店
    联系:
    • 商品

    • 服务

    • 物流

    搜索店内商品

    商品分类

    商品参数
    • 作者: 葛东旭著| 葛东旭编| 葛东旭译| 葛东旭绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2020-04-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:534000
    • 页数:314
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111646396
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:葛东旭
    • 著:葛东旭
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:49.8
    • ISBN:9787111646396
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:中文
    • 出版时间:2020-04-01
    • 页数:314
    • 外部编号:党庄B120218
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    前言

    第1章 绪论

    1.1 信息爆炸与大数据

    1.2 什么是数据挖掘

    1.3 数据挖掘的任务

    1.4 数据挖掘的应用

    1.5 数据挖掘系统结构

    1.6 数据挖掘面临的挑战

    1.7 数据挖掘样例数据和相关资料

    思考与练习

    参考文献

    第2章 数据挖掘的过程

    2.1 数据分析能力

    2.2 数据挖掘的过程

    2.3 三阶段过程模型

    2.4 SEMMA方法

    2.5 CRISP-DM过程模型

    2.6 5A模型

    2.7 模型融合

    本章小结

    思考与练习

    参考文献

    第3章 数据准备

    3.1 数据收集

    3.2 数据抽样

    3.3 数据集成

    3.4 数据清理

    3.5 数据归约

    3.6 数据变换

    本章小结

    思考与练习

    参考文献

    第4章 数据探索

    4.1 数据探索的作用

    4.2 数据可视化

    4.3 数据统计分析

    4.4 加载Excel插件

    本章小结

    思考与练习

    参考文献

    第5章 关联分析

    5.1 关联分析原理

    5.2 由候选项集产生频繁项集

    5.3 计算支持度计数

    5.4 FP-Growth算法

    5.5 产生频繁项集算法复杂度

    5.6 生成规则

    5.7 关联规则的评估

    本章小结

    思考与练习

    参考文献

    第6章 分类预测

    6.1 分类的原理

    6.2 决策树分类

    6.3 基于规则的分类器

    6.4 贝叶斯分类器

    6.5 人工神经网络

    6.6 支持向量机

    6.7 模型评估

    本章小结

    思考与练习

    参考文献

    第7章 聚类分析

    7.1 聚类的基本概念

    7.2 K均值(K-means)聚类方法

    7.3 K中心点(K-medoids)算法

    7.4 层次聚类

    7.5 DBSCAN聚类

    7.6 聚类算法评估

    本章小结

    思考与练习

    参考文献

    第8章 回归分析

    8.1 回归分析的概念

    8.2 回归算法

    8.3 回归的评估与检验

    本章小结

    思考与练习

    参考文献

    第9章 数据挖掘的工具

    9.1 MATLAB

    9.2 SPSS Modeler

    9.3 SAS Enterprise Miner

    9.4 WEKA

    9.5 R

    本章小结

    参考文献

    第10章 WEKA数据挖掘应用

    10.1 WEKA简介

    10.2 Explorer

    10.3 Experimenter

    10.4 KnowledgeFlow

    10.5 WEKA API

    10.6 WEKA的设置和使用

    本章小结

    思考与练习

    参考文献

    售后保障

    最近浏览

    猜你喜欢

    该商品在当前城市正在进行 促销

    注:参加抢购将不再享受其他优惠活动

    x
    您已成功将商品加入收藏夹

    查看我的收藏夹

    确定

    非常抱歉,您前期未参加预订活动,
    无法支付尾款哦!

    关闭

    抱歉,您暂无任性付资格

    此时为正式期SUPER会员专享抢购期,普通会员暂不可抢购