由于此商品库存有限,请在下单后15分钟之内支付完成,手慢无哦!
100%刮中券,最高50元无敌券,券有效期7天
活动自2017年6月2日上线,敬请关注云钻刮券活动规则更新。
如活动受政府机关指令需要停止举办的,或活动遭受严重网络攻击需暂停举办的,或者系统故障导致的其它意外问题,苏宁无需为此承担赔偿或者进行补偿。
正版新书]数据挖掘原理与应用葛东旭9787111646396
¥ ×1
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
亲,大宗购物请点击企业用户渠道>小苏的服务会更贴心!
亲,很抱歉,您购买的宝贝销售异常火爆让小苏措手不及,请稍后再试~
非常抱歉,您前期未参加预订活动,
无法支付尾款哦!
抱歉,您暂无任性付资格