简数据挖掘 网络技术 周涛,袁飞,庄旭
"本书是数据挖掘精髓的浓缩。 突出数据挖掘中深刻思想的剖析和目前前沿应用场景的分析。 不用复杂的演算，能够读完。 本书的公式和算法都非常简单，也非常优美。"
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作者周涛,袁飞,庄旭
出版社电子工业出版社
ISBN9787121359637
出版时间2020-03
版次1
装帧平装
开本16
页数124页
字数150千字
定价42元
货号xhwx_1202051442
上书时间2024-12-04
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商品详情
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目录：
章 概述
1.1 什么是数据
1.2 什么是大数据
1.3 什么是数据挖掘
1.4 能挖掘出什么
1.5 会产生什么价值
第2章 k-均值
2.1 基本算法
2.2 k-均值示例
2.3 k-均值算法的局限
练赛
第3章 k-近邻
3.1 k-近邻基本算法
3.2 评价分类效果的常见指标
3.3 影响算法度的若干问题
3.4 k-近邻算法示例
练赛
第4章 朴素贝叶斯
4.1 贝叶斯定理
4.2 贝叶斯基本算法
4.3 贝叶斯算法案例
4.4 处理连续特征
练赛
第5章 回归
5.1 线回归的简示例
5.2 线回归的一般形式
5.3 逻辑回归的简示例
5.4 逻辑回归的一般形式
5.5 小结和讨论
练赛
第6章 决策树
6.1 构建决策树
6.2 经典决策树：id3、c4.5和cart
6.3 连续值、缺失值和剪枝
6.4 小结和讨论
练赛
第7章 关联规则挖掘
7.1 基本算法思想
7.2 apriori算法示例
7.3 小结和讨论
练赛
第8章 数据挖掘应用创新案例
8.1 提升生产制造过程的良品率
8.2 刻画全球化对碳排放的影响
8.3 捕捉电商中的用户情感
8.4 实时发现中的热点事件
阅读材料
内容简介：
本书是数据挖掘精髓的浓缩。章用通俗易懂的语言回答五个基本问题，包括什么是数据，什么是大数据，什么是数据挖掘，以及数据挖掘能挖掘出哪些东西和会产生什么价值。然后用6章的篇幅介绍k均值、k近邻、朴素贝叶斯、决策树、回归分析和关联规则挖掘等6种方法。第8章介绍一些实际的应用，演示简单的数据挖掘方法如何产生巨大的价值。本书可供高校的数据科学与大数据、智能科学与技术、人工智能、计算机科学与技术和统计类、应用数学等相关专业的作为教材使用，也可供高校的商科大数据、金融等专业的、的中、科技企业的管理者和相关行业的投资人学参。
作者简介：
"周涛，电子科技大学教授，主要从事统计物理与复杂方面的研究。在phyic report、pna、nature munication等国际ci期刊发表300余篇学术，引用18000余次，h指数为65。2009年获自然科学，2011年获第十二届中国青年科技奖，2014年起历年入选elevier具国际影响力学家名单（物理天文类）。2015年当选第十二届中华青联常务委员，并担任科学技术界别工作委员会副主任。2015年当选十大科技创新人物。2017年获创新争先奖。
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