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• 010 __ |a 978-7-302-38104-4 |d CNY28.00

• 099 __ |a CAL 012014155688

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• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 数据挖掘导论 |A Shu Ju Wa Jue Dao Lun |f 戴红, 常子冠, 于宁主编

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2015

• 215 __ |a 207页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 高等院校计算机教育系列教材 |A Gao Deng Yuan Xiao Ji Suan Ji Jiao Yu Xi Lie Jiao Cai

• 320 __ |a 有书目

• 330 __ |a 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。

• 410 _0 |1 2001 |a 高等院校计算机教育系列教材

• 606 0_ |a 数据采掘 |A Shu Ju Cai Jue |x 研究

• 690 __ |a TP311.131 |v 5

• 701 _0 |a 戴红 |A Dai Hong |4 主编

• 701 _0 |a 常子冠 |A Chang Zi Guan |4 主编

• 701 _0 |a 于宁 |A Yu Ning |4 主编

• 801 _0 |a CN |b CAU |c 20150129

• 905 __ |a CAU |d TP311.131/4

• 920 __ |a 211180 |z 1