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  • 音像数据挖掘(新西兰)伊恩 H.威腾(Ian H.Witten) 等 著
  • 正版
    • 作者: (新西兰)伊恩 H.威腾(Ian H.Witten) 等 著著 | (新西兰)伊恩 H.威腾(Ian H.Witten) 等 著编 | (新西兰)伊恩 H.威腾(Ian H.Witten) 等 著译 | (新西兰)伊恩 H.威腾(Ian H.Witten) 等 著绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2017-04-01
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    • 作者: (新西兰)伊恩 H.威腾(Ian H.Witten) 等 著著| (新西兰)伊恩 H.威腾(Ian H.Witten) 等 著编| (新西兰)伊恩 H.威腾(Ian H.Witten) 等 著译| (新西兰)伊恩 H.威腾(Ian H.Witten) 等 著绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2017-04-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 页数:621
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111565277
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:(新西兰)伊恩 H.威腾(Ian H.Witten) 等 著
    • 著:(新西兰)伊恩 H.威腾(Ian H.Witten) 等 著
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:129.00
    • ISBN:9787111565277
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2017-04-01
    • 页数:621
    • 外部编号:1201503366
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    Preface
    PART I INTRODUCTION TO DATA MINING
    CHAPTER 1Whats it all about?
    1.1 Data Mining and Machine Learning
    Describing Structural Patterns
    Machine Learning
    Data Mining
    1.2 Simple Examples: The Weather Problem and Others
    The Weather Problem
    Contact Lenses: An Idealized Problem
    Irises: A Classic Numeric Dataset
    CPU Performance: Introducing Numeric Prediction
    Labor Negotiations: A More Realistic Example
    Soybean Classification: A Classic Machine Learning
    Success
    1.3 Fielded Applications
    Web Mining
    Decisions Involving Judgment
    Screening Images
    Load Forecasting
    Diagnosis
    Marketing and Sales
    Other Applications
    1.4 The Data Mining Process
    1.5 Machine Learning and Statistics
    1.6 Generalization as Search
    Enumerating the Concept Space
    Bias
    1.7 Data Mining and Ethics
    Reidentification
    Using Personal Information
    Wider Issues
    1.8 Further Reading and Bibliographic Notes
    CHAPTER 2 Input: concepts, instances, attributes
    2.1 Whats a Concept?
    2.2 Whats in an Example?
    Relations
    Other Example Types
    . Whats in an Attribute?
    2.4 Preparing the Input
    Gathering the Data Together
    ARFF Format
    Sparse Data
    Attribute Types
    Missing Values
    Inaccurate Values
    Unbalanced Data
    Getting to Know Your Data
    2.5 Further Reading and Bibliographic Notes
    CHAPTER 3 Output: knowledge representation
    3.1 Tables
    3.2 Linear Models
    3.3 Trees
    3.4 Rules
    Classification Rules
    Association Rules
    Rules With Exceptions
    More Expressive Rules
    3.5 Instance-Based Representation
    3.6 Clusters
    3.7 Further Reading and Bibliographic Notes
    CHAPTER 4 Algorithms: the basic methods
    4.1 Inferring Rudimentary Rules
    Missing Values and Numeric Attributes
    4.2 Simple Probabilistic Modeling
    Missing Values and Numeric Attributes
    Naive Bayes for Document Classification
    Remarks
    4.3 Divide-and-Conquer: Constructing Decision Trees
    Calculating Information
    Highly Branching Attributes
    ……
    CHAPTER 5 Credibility: evaluating whats been learned
    PART II MORE DANCED MACHINE LEARNING SCHEMES
    CHAPTER 6 Trees and rules
    CHAPTER 7 Extending instance-based and linear models
    CHAPTER 8 Data transformations
    CHAPTER 9 Probalicistic methods
    CHAPTER 10 Deep learning
    CHAPTER 11 Beyond supervised and unsupervised learning
    CHAPTER 12 Ensemble learning
    CHAPTER 13 Moving on: applications and beyond
    Appendix A: Theoretical foundations
    Appendix B: The WEKA workbench
    References
    Index

    伊恩 H.威腾,新西兰怀卡托大学计算机科学系教授,ACM会士,新西兰皇家学会会士,曾荣获2004年靠前信息处理研究协会(1FIP)颁发的Namur奖。

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