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MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:165

题名/责任者:
数据挖掘导论/戴红, 常子冠, 于宁主编
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:
于宁 主编
学科主题:
数据采掘-研究
中图法分类号:
TP311.131
书目附注:
有书目
提要文摘附注:
本书为数据挖掘入门级教材,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。数据专题包括数据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。
随书光盘:
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索书号 条码号 年卷期 馆藏地 书刊状态
TP311.131/4 01132971   西区4层      可借
TP311.131/4 01132970   东3层4区      可借
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