数据挖掘与机器学习
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作者吴建生 许桂秋
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115503527
出版时间2018-08
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数170页
字数289千字
定价49.8元
货号SC:9787115503527
上书时间2024-09-16
商品详情
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作者简介:
吴建生，广西科技师范学院数学与计算机科学学院教授、硕士生导师。数学与计算机科学学院院长，中国计算机学会高级会员、广西人工智能常务理事、广西数学学会常务理事。研究领域为智能计算、机器学习、数据挖掘。获得广西科学技术进步二等奖3项。公开发表研究论文30 多篇，被 SCI、EI 收录论文18 篇，完成软件著作8套，发明专利4个、实用新型专利10多个。
主编推荐:
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内容简介:
本书主要介绍数据挖掘的基本技术和应用。数据挖掘作为一个多学科领域，从多个学科汲取营养。这些学科包括统计学、机器学习、模式识别、数据库技术、信息检索、网络科学、知识库系统、人工智能、高性能计算和数据可视化。我们提供发现隐藏在大型数据集中的模式的技术，关注可行性、有用性、有效性和可伸缩性问题。尽管我们确实提供了这些领域的必要背景材料，以便读者理解它们各自在数据挖掘中的作用。本书中由浅入深的为每个章节准备了案例，使读者能了解数据挖掘技术是如何运用在实际问题上的，从而灵活运用所学知识和技能。
目录:
第 1 章 数据挖掘概述1
1.1 数据挖掘发展简述 1
1.1.1 数据时代 1
1.1.2 数据分析的技术发展 2
1.2 数据挖掘概念 5
1.2.1 数据挖掘的定义与OLAP 5
1.2.2 数据挖掘与知识发现KDD 6
1.3 数据挖掘的功能与应用领域 9
1.3.1 电子商务 9
1.3.2 电信行业 10
1.3.3 金融行业 10
1.3.4 医疗行业 10
1.3.5 社会网络 11
1.3.6 数据挖掘应用的问题 11
1.4 数据挖掘的模式类型 11
1.4.1 类/概念描述：特征和区分 12
1.4.2 回归（regression） 13
1.4.3 分类（classification） 14
1.4.4 预测（forecasting） 15
1.4.5 关联分析（association） 15
1.4.6 &nbs
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