数据挖掘/高级大数据人才培养丛书
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浙江嘉兴
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作者编者:王朝霞|总主编:刘鹏//张燕
出版社电子工业
ISBN9787121335310
出版时间2018-03
装帧其他
开本其他
定价58元
货号30090855
上书时间2024-11-18
商品详情
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作者简介
张燕，博士，教授，金陵科技学院副校长。
现任江苏省计算机学会常务理事、江苏省人工智能学会常务理事、江苏省农学会智慧农业分会理事长。
主持完成市厅级以上科研项目14项，其中教学改革试验和教学研究项目7项，发表研究论文20多篇，合著专著1部，主编教材5部。荣获江苏省高等教育教学成果二等奖2项、江苏省高教研究成果二等奖、三等奖各1项；南京市决策咨询成果二等奖、三等奖各1项。荣获江苏省“333高层次人才培养工程”第二批中青年科学技术带头人、南京市“三八”红旗手、南京市优秀教育工作者等称号。
目录
第1章 绪论
1.1 数据挖掘基本概念
1.1.1 数据挖掘的概念
1.1.2 大数据环境下的数据挖掘
1.1.3 数据挖掘的特性
1.1.4 数据挖掘的过程
1.2 数据挖掘起源及发展历史
1.3 数据挖掘常用工具
1.3.1 商用工具
1.3.2 开源工具
1.4 数据挖掘应用场景
习题
参考文献
第2章 数据预处理与相似性
2.1 数据类型
2.1.1 属性与度量
2.1.2 数据集的类型
2.2 数据预处理
2.2.1 数据清理
2.2.2 数据集成
2.2.3 数据规范化
2.2.4 数据约简
2.2.5 数据离散化
2.3 数据的相似性
2.3.1 数值属性的相似性度量
2.3.2 标称属性的相似性度量
2.3.3 组合异种属性的相似性度量
2.3.4 文档相似性度量
2.3.5 离散序列相似性度量
习题
参考文献
第3章 分类
3.1 分类的基本概念、分类过程及分类器性能的评估
3.1.1 分类的基本概念
3.1.2 分类的过程
3.1.3 分类器性能的评估方法
3.2 决策树
3.2.1 决策树概述
3.2.2 决策树的用途和特性
3.2.3 决策树工作原理
3.2.4 决策树构建步骤
3.2.5 决策树算法原理
3.3 贝叶斯分类
3.3.1 贝叶斯定理
3.3.2 朴素贝叶斯分类原理与流程
3.3.3 贝叶斯分析
3.3.4 贝叶斯决策
3.4 支持向量机
3.4.1 支持向量机主要思想
3.4.2 支持向量机基础理论
内容摘要
2017年年初，在中国信息协会大数据分会副会长刘鹏教授的倡议和组织下，全国上百家高校从事一线教学科研任务的教师，开展了高级大数据人才培养丛书的编撰工作。王朝霞主编的《数据挖掘》是丛书之一，其定位是大数据挖掘技术与应用。本书系统地介绍了数据挖掘算法理论与方法、工具和应用，包括经典数据挖掘算法，大数据环境下常用数据挖掘算法的优化，大数据新常态下催生的数据分析方法(如推荐系统、链接分析与网页排序、互联网信息抽取、日志挖掘与查询分析)、工具与应用。
本书适合作为相关专业本科生和研究生教材。高职高专学校也可以选用部分内容开展教学。本书也很适合作为大数据分析研发人员的自学书籍。
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