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]大数据分析王星 等9787302334170
  • 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: 王星 等著 | 王星 等编 | 王星 等译 | 王星 等绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2013-09-01
    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: 王星 等著| 王星 等编| 王星 等译| 王星 等绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2013-09-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2013-09-01
    • 字数:459千字
    • 页数:294
    • 开本:16开
    • ISBN:9787302334170
    • 版权提供:清华大学出版社
    • 作者:王星 等
    • 著:王星 等
    • 装帧:暂无
    • 印次:1
    • 定价:39
    • ISBN:9787302334170
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:2013-09-01
    • 语种:中文
    • 出版时间:2013-09-01
    • 页数:294
    • 外部编号:党庄B77036
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    章 大数据分析概述
    1.1 大数据概述
    1.1.1 什么是大数据
    1.1.2 数据、信息与认知
    1.1.3 数据管理与数据库
    1.1.4 数据仓库
    1.1.5 数据挖掘的内涵和基本特征
    1.2 数据挖掘的产生与功能
    1.2.1 数据挖掘的历史
    1.2.2 数据挖掘的功能
    1. 3 数据挖掘与相关领域之间的关系
    1.3.1 数据挖掘与机器学习
    1.3.2 数据挖掘与数据仓库
    1.3.3 数据挖掘与统计学
    1.3.4 数据挖掘与智能决策
    1.3.5 数据挖掘与云计算
    1.4 大数据研究方法
    1.5 讨论题目
    1.6 推荐阅读
    第2章 数据挖掘流程
    2.1 数据挖掘流程概述
    2.1.1 问题识别
    2.1.2 数据理解
    2.1.3 数据准备
    2.1.4 建立模型
    2.1.5 模型评价
    2.1.6 部署应用
    2.2 离群点发现
    2.2.1 基于统计的离群点检测
    2.2.2 基于距离的离群点检测
    2.2.3 局部离群点算法
    2.3 不平衡数据级联算法
    2.4 讨论题目
    2.5 推荐阅读
    第3章 有指导的学习
    3.1 有指导的学习概述
    3.2 K-近邻
    3.3 决策树
    3.3.1 决策树的基本概念
    3. 3.2 分类回归树
    3.3.3 决策树的剪枝
    3.4 提升方法
    3.5 随机森林树
    3.5.1 随机森林树算法的定义
    3.5.2 如何确定随机森林树算法中树的节点分裂变量
    3.5.3 随机森林树的回归算法
    3.6 人工神经网络
    3.6.1 人工神经网络基本概念
    3.6.2 感知器算法
    3.6.3 LMS算法
    3.6.4 反向传播算法
    3.6.5 神经网络相关问题讨论
    3.7支持向量机
    3.7.1 优选边距分类
    3.7.2 支持向量机问题的求解
    3.7.3 支持向量机的核方法
    3.8 多元自适应回归样条
    3.9 讨论题目
    3.10 推荐阅读
    第4章 无指导的学习
    4.1 关联规则
    4.1.1 静态关联规则算法Apriori算法
    4.1.2 动态关联规则算法Carma算法
    4.1.3 序列规则挖掘算法
    4.2 聚类分析
    4.2.1 聚类分析的含义及作用
    4.2.2 距离的定义
    4.2. 3 系统层次聚类法
    4.2.4 K-均值算法
    4.2.5 BIRCH算法
    4.2.6 基于密度的聚类算法
    4.3 基于预测强度的聚类方法
    4.3.1 预测强度
    4.3.2 预测强度方法的应用
    4.3.3 案例分析
    4.4 聚类问题的变量选择
    4.4.1 高斯成对罚模型聚类
    4.4.2 各类异方差成对罚模型聚类
    4.4.3 几种聚类变量选择的比较
    4.5 讨论题目
    4.6 推荐阅读
    第5章 贝叶斯分类和因果学习
    5.1 贝叶斯分类
    5.2 决策论与统计决策论
    5.2.1 决策与风险
    5.2.2 统计决策
    5.3 线性判别函数和二次判别函数
    5.4 朴素贝叶斯分类
    5.5 贝叶斯网络
    5.5.1 基本概念
    5.5.2 贝叶斯网络的应用
    5.5.3 贝叶斯网络的构建
    5.6 案例:贝叶斯网络模型在信用卡违约概率建模中的应用
    5.7 讨论题目
    5.8 推荐阅读
    第6章 高维回归及变量选择
    6.1 线性回归模型
    6.2 模型选择
    6.2.1 模型选择概述
    6.2.2 偏差.方差分解
    6.2.3 模型选择准则
    6.2.4 回归变量选择
    6.3 广义线性模型
    6.3.1 二点分布回归
    6.3.2 指数族概率分布
    6.3.3 广义线性模型
    6.3.4 模型估计
    6.3.5 模型检验与诊断
    6.4 高维回归系数压缩
    6.4.1 岭回归
    6.4.1 LASSO
    6.4.3 Shooting算法
    6.4.4 路径算法
    6.4.5 其他惩罚项及0racle性质
    6.4.6 软件实现
    6.5 总结
    6.6 讨论题目
    6.7 推荐阅读
    第7章 图模型
    7.1 图模型基本概念和性质
    7.1.1 图矩阵
    7.1.2 概率图模型概念和性质
    7.2 协方差选择
    7.2.1 用回归估计图模型
    7.2.2 基于优选似然框架的方法
    7.3 指数族图模型
    7.3.1 基本定义
    7.3.2 参数估计及假设检验
    7.4 谱聚类
    7.4.1 聚类和图划分
    7.4.2 谱聚类
    7.5 总结
    7.6 讨论题目
    7.7 推荐阅读
    第8章 客户关系管理
    8.1 协同推荐模型
    8.1.1 基于邻域的算法
    8.1.2 矩阵分解模型
    8.2 客户价值随机模型
    8.2.1 客户价值的定义
    8.2.2 客户价值分析模型
    8.2.3 客户购买状态转移矩阵
    8.2.4 利润矩阵
    8.2.5 客户价值的计算
    8.3 案例:银行卡消费客户价值模型
    8.4 推荐阅读
    第9章 社会网络分析
    9.1 社会网络概述
    9.1.1 社会网络概念与发展
    9.1.2 社会网络的基本特征
    9.1.3 社群挖掘算法
    9.1.4模型的评价
    9.2 案例:社会网络在学术机构合作关系上的研究
    9.3 讨论题目
    9.4 推荐阅读
    附录A 本章R程序
    0章 自然语言模型和文本挖掘
    10.1 向量空间模型
    10.1.1 向量空间模型基本概念
    10.1.2 特征选择准则
    10.2 统计语言模型
    10.2.1 n-gram模型
    10.2.2 主题n-元模型
    10.3 LDA模型
    10.4 案例:LDA模型的热点新闻发现
    10.5 推荐阅读

    王星编著的《大数据分析--方法与应用》不仅全面介绍了各种数据(噪声数据、不平衡数据、高维数据、文本数据、网络数据等)的建模方法、数据分析过程和评价方法,并将这些技术结合市场研究、知识发现、疾病诊断和舆情分析等应用领域进行了案例讨论。本书的独特之处在于以大数据分析为主线将统计学、计算机、机器学习、社会网络分析、市场营销等多学科的专业知识汇于一册,揭示了大数据研究所蕴含的跨界合作、协同创新的特质。本书为方兴未艾的大数据研究提供了及时的理论和方法支持,是一本适应科技创新发展形势,满足高层次、应用型、复合型人才培养需求的创新型教材。

    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