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99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]数据挖掘导论(完整版)陈封能9787115241009
¥ ×1
第1章 绪论
1.1 什么是数据挖掘
1.2 数据挖掘要解决的问题
1.3 数据挖掘的起源
1.4 数据挖掘任务
1.5 本书的内容与组织
文献注释
参考文献
习题
……
第2章 数据
第3章 探索数据
第4章 分类:基本概念、决策树与模型评估
第5章 分类:其他技术
第6章 关联分析:基本概念和算法
第7章 关联分析:高级概念
第8章 聚类分析:基本概念和算法
第9章 聚类分析:其他问题与算法
第10章 异常检测
附录A 线性代数
附录B 维归约
附录C 概率统计
附录D 回归
附录E 优化
VipinKumar,明尼苏达大学计算机科学与工程系主任,曾任美国陆军高性能计算研究中心主任。他拥有马里兰大学博士学位,是数据挖掘和高性能计算方面的国际权威,IEEE会士。 Pang-NingTan(陈封能),密歇根州立大学计算机与工程系副教授,主要教授数据挖掘、数据库系统等课程。此前。他曾是明尼苏达大学美国陆军高性能计算研究中心副研究员(2002~2003)。 范宏建,澳大利亚墨尔本大学计算机科学博士。先后在WWW、PAKDD、RSFDGrC、IEEEGrC和AustralianAI等国际学术会议和IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering发表论文10余篇。目前是澳大利亚AUSTRAC的高级分析师。 范明,郑州大学信息工程学院教授,中国计算机学会数据库专业委员会委员、人工智能与模式识别专业委员会委员,长期从事计算机软件与理论教学和研究。先后发表论文40余篇。 MichaelSteinbach,明尼苏达大学计算机与工程系研究员。
《数据挖掘导论(完整版)》全面介绍了数据挖掘,涵盖了五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都有两章。前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术,而后一章讨论不错概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时,还能够了解更多重要的不错主题。
《数据挖掘导论(完整版)》是明尼苏达大学和密歇根州立大学数据挖掘课程的教材,由于独具特色,正式出版之前就已经被斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等众多名校采用。《数据挖掘导论(完整版)》特色
与许多其他同类图书不同,《数据挖掘导论(完整版)》将重点放在如何用数据挖掘知识解决各种实际问题。
只要求具备很少的预备知识——不需要数据库背景,只需要很少的统计学或数学背景知识。
书中包含大量的图表、综合示例和丰富的习题,并且使用示例、关键算法的简洁描述和习题,尽可能直接聚焦于数
据挖掘的主要概念。
教辅内容极为丰富,包括课程幻灯片、学生课题建议、数据挖掘资源(如数据挖掘算法和数据集)、联机指南(使
用实际的数据集和数据分析软件,《数据挖掘导论(完整版)》介绍的部分数据挖掘技术提供例子讲解)。
本书是“图灵计算机科学丛书”之一,全书共分10个章节,主要对数据挖掘的理论和方法作了全面介绍,旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。具体内容包括探索数据;关联分析:基本概念和算法;聚类分析:基本概念和算法;异常检测等。该书可供各大专院校作为教材使用,也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。
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
