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  • [新华书店]正版 大数据分析:数据挖掘推荐算法示例详解张重生9787111555469机械工业出版社 书籍
  • 新华书店自营 正版保证 一律开具发票
    • 作者: 张重生著 | 暂无编 | 暂无译 | 暂无绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2016-12-01
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    • 作者: 张重生著| 暂无编| 暂无译| 暂无绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2016-12-01
    • 版次:1
    • 字数:384000
    • 页数:246
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787111555469
    • 版权提供:机械工业出版社
    商品介绍
    • 作者:张重生
    • 著:张重生
    • 装帧:简装
    • 定价:39.9
    • ISBN:9787111555469
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:16开
    • 语种:中文
    • 出版时间:2017-01-01
    • 页数:246
    • 外部编号:1201447646
    • 版次:1
    目录

    第1章数据分析绪论
    1.1理解数据中字段的类型是数据分析的重要前提
    1.2进行数据分析时数据的表示形式
    1.3数据分类——数据类别的自动识别
    1.4数据分类问题与回归问题的区别与联系
    1.5数据分析算法简介
    1.6交*验证<*r>1.7一个最简单的分类器-K近邻分类器
    1.8后续章节组织
    第2章SVM算法
    2.1算法原理
    2.2工具包简介
    2.3实例详解
    第3章决策树算法
    3.1信息熵值
    3.2决策树的构建目标
    3.3ID3决策树算法
    3.4C45决策树算法
    3.5CART决策树算法
    3.6ID3、C45、CART算法的终止条件
    3.7C45算法的参数介绍
    3.8实例详解
    第4章随机森林算法
    4.1算法原理
    4.2工具包介绍
    4.3实例详解
    第5章梯度提升决策树算法
    5.1算法原理
    5.2工具包介绍
    5.3实例详解
    第6章AdaBoost算法
    6.1算法原理
    6.2工具包介绍
    6.3实例详解
    第7章朴素贝叶斯分类器
    7.1朴素贝叶斯分类的问题定义
    7.2朴素贝叶斯算法原理
    7.3一种常见的朴素贝叶斯模型的错误计算方法
    7.4朴素贝叶斯算法对连续型属性的处理
    第8章极限学习机器算法
    8.1算法原理
    8.2算法参数介绍
    8.3实例详解
    第9章逻辑回归算法
    9.1LogisticRegression算法流程
    9.2LogisticRegression算法原理推导
    第10章稀疏表示分类算法
    10.1算法原理
    10.2SRC工具包及算法参数介绍
    10.3SRC算法实例详解
    第11章不同数据分类算法性能的大规模实验对比分析
    11.1为什么要比较不同数据分类算法的性能?
    11.2不同数据分类算法性能比较的相关工作
    11.3最新数据分类算法性能的大规模实验对比分析结果
    11.4结论
    第12章从二分类到多分类——OVA
    12.1OVA聚合规则的核心思想
    12.2MAX聚合规则
    12.3DOO聚合规则
    12.4调用示例
    第13章从二分类到多分类——OV*
    *3.1OVO聚合规则的核心思想
    13.2WV聚合规则
    13.3VOTE聚合规则
    13.4PC聚合规则
    13.5PE聚合规则
    13.6LVPC聚合规则
    13.7调用示例
    第14章从二分类到多分类——ECOC
    14.1ECOC的核心思想
    14.2ECOC编码
    14.3ECOC译码
    14.4ECOC多类分类调用示例
    第15章三种从二分类到多分类聚合策略的实验对比分析
    15.1OVA策略的实验结果
    15.2OVO策略的实验结果
    15.3ECOC策略的实验结果
    第16章多个分类算法的集成方法研究
    16.1差异性(Diversity)的原理与技术
    16.2集成学习方法
    16.3本章小结
    第17章属性选择算法
    17.1fspackage和LibSVM的使用
    17.2信息增益算法
    17.3卡方分布算法
    17.4基于FisherScore的属性选择算法
    17.5基于基厄系数的属性选择算法
    17.6基于T检验的属性选择算法
    第18章高级属性选择算法
    18.1线性前向选择算法
    18.2顺序前向选择算法
    18.3基于稀疏多项式逻辑回归的属性选择算法
    18.4Our——多个属性选择算法的集成策略
    18.5属性选择算法的大规模实验对比分析
    第19章数据选择算法
    19.1衡量不均衡数据分类质量的常用方法
    19.2RUS算法
    19.3CNN算法
    19.4SMOTE算法
    19.5ADASYN算法
    19.6OSS算法
    19.7本章小结
    第20章不均衡数据分类算法及大规模实验分析
    20.1C4.5CS算法
    20.2使用RandomForests和GBDT进行不均衡数据分类
    20.3BalanceCascade不均衡数据分类算法
    20.4**不均衡数据分类算法及不均衡分类器的集成算法
    20.5结合属性选择和数据选择的不均衡数据分类实验
    第21章大数据分析
    21.1Spark平台简介
    21.2基于Ambari的Spark及Spark集群的安装与配置
    21.3Ambari集群扩展
    21.4基于Spark平台的分布式编程示例
    21.5MLlib——Spark平台上的机器学习库
    参考文献
    后记

    作者简介

    张重生,1982年9月生,博士,教授,硕士生导师,河南大学大数据团队带头人。研究领域为大数据分析、深度学习、数据挖掘、数据库、实时数据分析。
    博士毕业于INRlA,France(法***信息与自动化研究所),获得很好博士论文荣誉。2010年08月至2011年3月,在美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)计算机系,师从Carlo Zaniolo教授进行流数据挖掘方面的研究。十多年来,一直从事数据库、数据挖掘、大数据分析相关的研究,发表SCI/EI论文20篇,含Information Sciences、Neurocornputinq、lEEE ICDM、PAKDD、SSDBM等有名靠前期刊和会议论文。作为项目负责人主持4项科研项目,出版学术著作三部,作为靠前发明人获得3项国家发明专利,指导硕士研究生12名。

    图书简介

    本书详细介绍了大数据分析,尤其是数据分类相关算法的原理及实现细节,并给出了每个算法的编程实例。全书共计21章,内容包括十大数据分类算法、十大从二元分类到多类分类的算法、九大属性选择算法、五大数据选择算法,若干集成学习方法和不均衡数据分类算法,以及大数据分析的平台与技术。
    本书可作为高等学校计算机科学与技术、数据科学与大数据技术、统计学、软件工程、地理信息系统等专业的***和高年级**生的教材,也可作为科研人员、***和大数据爱好者的参考书。

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