- 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
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可借 | |
| TP311.131/4 | 01132970 | 东3层4区
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可借 |
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