数据挖掘与知识发现

书籍简介:

本书是普通高等教育“十一五”国家级规划教材。本书全面系统地介绍了数据挖掘和知识发现领域的基本原理、研究方法、部分产品和工业标准。全书共15章，其中，第1章介绍数据分析技术的发展历程，KDD与数据挖掘的概念、对象、过程、方法、相关领域和应用范围。第2章介绍关联规则基本模型和Apriori等经典算法。第3章在介绍距离概念的基础上，讨论包括划分、层次、密度等聚类方法。第4章介绍ID3、CART等决策树算法。第5章介绍图方法实现贝叶斯分类。第6章介绍VC维、支持向量机。第7章介绍人工神经网络。第8章介绍近期热点技术——深度学习。第9章介绍不平衡数据学习。第10章讨论过拟合、模型选择、模型评估等内容。第11、12章是不确定性、模糊性方法，分别介绍粗糙集和模糊集。第13章是Web挖掘，介绍Web链接分析、推荐系统和社交网络挖掘。第14章介绍数据预处理和可视化技术。第15章介绍数据挖掘工具与产品。

书籍规格:

书籍信息归属:

数据挖掘与知识发现是高等教育出版社于2020.1出版的中图分类号为 TP274 的主题关于 数据采集－高等学校－教材 的书籍。