数据挖掘与算法(第4版) 大中专理科计算机 毛国君,段立娟,贺文武 编
普通高等教育“十一五”级规划教材，本书在前三版的基础上，对数据挖掘的方和知识点进行了重新归纳，配套课件和大纲
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作者毛国君,段立娟,贺文武 编
出版社清华大学出版社
ISBN9787302629207
出版时间2023-08
版次4
装帧平装
开本16
页数392页
字数566千字
定价69.8元
货号xhwx_1203003274
上书时间2024-09-26
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商品详情
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主编：
本书特：
1. 本书在前三版的基础上，对数据挖掘的方和知识点进行了重新归纳，按照基础篇、提高篇和应用篇进行设计。
2. 本书内容相对全面，各章之间耦合度小，教师可根据类型、学时安排等进行选择，读者也可进行选择学和查阅。
3. 本书作者们长期从事数据挖掘的研究和工作，熟知课程知识重点和难点，尽量保证本书的系统、和实用。
4. 本书的所有典型算法都通过具体跟踪执行实例来进一步说明，便于读者正确理解和应用算法。
目录：
基础篇
章绪论
1.1数据挖掘技术的产生与发展
1.1.1数据挖掘技术的商业需求分析
1.1.2数据挖掘产生的技术背景分析
1.1.3大数据时代的数据挖掘技术需求分析
1.2数据挖掘研究的发展趋势
1.3数据挖掘概念
1.3.1从商业角度看数据挖掘技术
1.3.2数据挖掘的技术含义
1.3.3数据挖掘研究的理论基础
1.4数据挖掘技术的分类问题
1.5数据挖掘常用的知识表示模式与方法
1.5.1广义知识挖掘
1.5.2关联知识挖掘
1.5.3类知识挖掘
1.5.4预测型知识挖掘
1.5.5特异型知识挖掘
……
内容简介：
本书是一本全面介绍数据挖掘基本、核心算法以及典型应用方法的专业书籍。第4版在前三版的基础上，对数据挖掘的方和知识点进行了重新归纳，按照基础篇、提高篇和应用篇进行设计。从方上说，数据挖掘是一个方法和逐步演变的过程。首先，基础的数据挖掘方法主要有“关联规则”“分类”“聚类”，它们是数据挖掘的灵魂和基础，因此基础篇是了解和学数据挖掘技术的入门知识。其次，随着数据挖掘技术研究和应用的深入，序列数据挖掘和深度神经网络得到充分研究。前者突破数据库的数据约束，面向时间序列发现有价值的知识模式； 后者突破浅层神经网络的能瓶颈，为多模态数据的自主挖掘提供新的解决途径。因此，“序列模式”和“深度神经网络”构成提高篇。后，以互联网数据挖掘、空间数据挖掘构成应用篇。全书分为3篇共9章，各章相对独立，以利于读者选择学。在每章后面都专设一节对本章内容和文献引用情况进行归纳，以利于读者了解本章内容的知识点和检索原始参资料。
本书可作为计算机专业或高年级本科生教材，也可作为从事计算机研究和开发人员的参资料。作为教材，教师可以根据课时安排进行选择。对于研究和开发人员，本书不仅是一本具有较高参价值的专业书籍，而且也是学典型算法及其的很好的教科书。
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