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Online Public Access Catalogue

题名/责任者:

数据挖掘导论/戴红, 常子冠, 王宁主编

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2015

ISBN及定价:

978-7-302-38104-4/CNY28.00

载体形态项:

207页:图;26cm

丛编项:

高等院校计算机教育系列教材

个人责任者:

戴红 主编

个人责任者:

常子冠 主编

个人责任者:

王宁 主编

学科主题:

数据挖掘-高等学校-教材

中图法分类号:

TP311.13

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书共分8章，主要内容分为三个专题：技术、数据和评估。技术专题包括决策树技术、K-means算法、关联分析技术、神经网络技术、回归分析技术、贝叶斯分析、凝聚聚类、概念分层聚类、混合模型聚类技术的EM算法、时间序列分析和基于Web的数据挖掘等常用的机器学习方法和统计技术。数据专题包括数掘库中的知识发现处理模型和数据仓库及OLAP技术。评估专题包括利用检验集分类正确率和混淆矩阵，并结合检验集置信区间评估有指导学习模型，使用无指导聚类技术评估有指导模型，利用Lift和假设检验比较两个有指导学习模型，使用MS Excel 2010和经典的假设检验模型评估属性，使用簇质量度量方法和有指导学习技术评估无指导聚类模型。

使用对象附注:

本书可作为普通高等院校计算机科学、信息科学、数学和统计学专业的入门教材，也可作为如经济学、管理学、档案学等对数据管理、数据分析与数据挖掘有教学需求的其他相关专业的基础教材。同时，对数据挖掘技术和方法感兴趣，致力于相关方面的研究和应用的其他读者，也可以从本书中获取基本的指导和体验。

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