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全新数据流挖掘与在线学算法志杰9787519869946
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前言章 数据流机器学习1.1 大数据的两种计算模式1.1.1 大数据离线分析1.1.2 批量处理方法1.1.3 大数据实时分析1.1.4 在线学习方法1.2 离线分析平台Weka1.2.1 数据挖掘和机器学习1.2.2 图形用户界面1.. ARFF格式与示例数据集1.2.4 预处理过滤器1.2.5 属选择1.2.6 可视化1.3 数据流挖掘1.3.1 数据流挖掘循环过程1.3.2 分类器评估1.3.3 分类方法1.3.4 回归1.3.5 聚类1.3.6 频繁模式挖掘1.4 数据流变化处理方法1.4.1 数据流分布统计测试1.4.2 概念漂移数据流产生1.4.3 漂移评估与探测1.4.4 自适应滑动窗口1.4.5 数据流特征高维问题1.4.6 噪音数据流处理1.5 大规模在线分析平台MOA1.5.1 图形用户界面1.5.2 命令行作1.5.3 数据源和数据流生成器课程实验1 实验平台安装与作1.6.1 实验目的1.6.2 实验环境1.6.3 安装平台1.6.4 平台作参考文献第2章 MOA平台机器学习实例2.1 MOA分类2.1.1 MOA分类器2.1.2 朴素贝叶斯增量分类器2.1.3 Hoefrding自适应窗口树2.1.4 MOA分类实战作2.2 集成分类实例2.2.1 装袋算法2.2.2 提升算法2.. 随机森林算法2.2.4 MOA集成实战作. MOA聚类..1 MOA聚类设置..2 DBSCAN密度聚类.. Den-Stream数据流聚类..4 MOA聚类实战作2.4 频繁闭合项集挖掘算法2.4.1 MOA扩展包2.4.2 MOA加载配置IncMine扩展包2.4.3 Java调用IncMine对象和选项2.4.4 Eclipse环境下开发IncMine代码课程实验2 数据分类……第3章 数据流在线学习模型与典型算法第4章 离线挖掘频繁闭合项集第5章 频繁子序列与基因表达数据双向聚类第6章 数据流显露模式与贝叶斯分类第7章 在线特征稀疏学习第8章 低秩表示在线学习第9章 可变数据流重复类与新类检测0章 KNN自适应存储处理异质概念漂移
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