出版社:辽宁科学技术出版社
年代:2019
定价:85.0
本书共分七章。第一章介绍大数据的基本特征、研究现状、存在的主要问题等,以及大数据时代统计学重构的意义。第二章介绍了数据统计基本概念,及数据收集与处理。第三章介绍了数据挖掘的任务。本章中介绍了数据流的概念、数据流模型、数据流模型分类以及数据流概要描述方法。第四章介绍了分类基本概念和经典方法,同时作者设计了一种增量式自适应随机森林分类器,简称IARF 分类器。第五章介绍了目前较为经典的聚类算法,同时作者提出了基于灰色白化权聚类算法的改进算法—Logistic白化权聚类算法。第六章介绍了关联规则概述及其经典算法,同时作者构建了增量式自适应加权关联树的关联规则算法。第七章,作者讨论了数据挖掘的发展趋势,就目前数据挖掘的应用领域、数据挖掘中存在的隐私问题、数据挖掘研究的发展方向等问题进行了探讨。
书籍详细信息 | |||
书名 | 增量式自适应大数据挖掘算法站内查询相似图书 | ||
9787559111715 如需购买下载《增量式自适应大数据挖掘算法》pdf扫描版电子书或查询更多相关信息,请直接复制isbn,搜索即可全网搜索该ISBN | |||
出版地 | 沈阳 | 出版单位 | 辽宁科学技术出版社 |
版次 | 1版 | 印次 | 1 |
定价(元) | 85.0 | 语种 | 简体中文 |
尺寸 | 26 × 19 | 装帧 | 平装 |
页数 | 224 | 印数 | 20 |