数据挖掘算法与应用(Python实现)
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作者孙家泽，王曙燕编著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302563778
出版时间2020-11
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数416页
字数599千字
定价69.8元
货号SC:9787302563778
上书时间2024-12-04
商品详情
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作者简介:
孙家泽，男，博士，副教授，计算机软件方向硕士研究生导师。1980年7月出生，汉族。2006年至今，西安邮电大学计算机学院任教，2017-2018美国西密歇根大学访问学者，主讲数据挖掘，数据库技术，高级语言程序设计等课程，近5年先后主持多项软件工程和数据分析类的项目，获省市科技进步奖6次，授权国家发明专利2项，正在公开实审发明专利6项，软件著作权5项，学术专著2部，参编教材2部，发表论文30多篇，多篇被SCI/EI检索。主要从事数据挖掘、软件测试和群体智能算法等方面研究。
主编推荐:
本书是作者近几年面向本科生和研究生开设的“数据挖掘及应用”的教学实践与积累，介绍数据挖掘的经典算法、典型应用，以及Python数据分析、挖掘实现和6个经典应用案例。
内容简介:
本书是作者近几年面向本科生和研究生开设的"数据挖掘及应用"课程的教学实践与积累，作者参考了国外有名大学相关课程的教学体系，系统地介绍数据挖掘领域的经典算法、Python实现以及典型应用。本书共14章，主要内容包括数据探索与预处理、关联规则挖掘、聚类分析、分类算法（KNN分类、贝叶斯分类、决策树分类）、神经网络、支持向量机、组合分类等经典算法，以及Python数据分析和数据挖掘的实现和6个经典应用案例。本书介绍的经典算法及其应用案例均给出了相关实验数据和Python程序代码。
本书可作为高等院校信息类以及相关专业的高年级本科生和研究生教材，也可供对数据挖掘感兴趣的工程技术人员阅读参考。
目录:
第1章数据挖掘导论/1
1.1为什么进行数据挖掘2
1.1.1数据挖掘起源2
1.1.2数据挖掘是数据处理的高级阶段3
1.2什么是数据挖掘4
1.2.1广义技术角度的定义4
1.2.2狭义技术角度的定义5
1.2.3商业角度的定义6
1.2.4数据挖掘与机器学习6
1.3挖掘什么类型的数据7
1.3.1数据库数据7
1.3.2数据仓库数据8
1.3.3事务数据9
1.3.4其他类型的数据9
1.4能挖掘到什么知识10
1.4.1广义知识11
1.4.2关联知识12
1.4.3聚类知识13
1.4.4分类知识13
1.4.5预测型知识14
1.4.6偏差型知识14
1.4.7有价值的知识15
1.5数据挖掘方法15
1.5.1统计学16
1.5.2机器学习16
1.5.3数据库系统和数据仓库18
1.5.4智能优化19
1.6数据挖掘过程20
1.6.1Fayyad数据挖掘模型20
1.6.2CRISP-DM模型21
1.6.3CRISP-DM案例25
1.6.4数据挖掘过程的工作量26
1.6.5数据挖掘需要的人员26
1.7数据挖掘应用27
1.7.1数据挖掘在市场营销中的应用27
1.7.2数据挖掘在电信行业的应用28
1.7.3数据挖掘在银行业的应用29
1.7.4数据挖掘在社交网络分析中的应用29
1.7.5数据挖掘
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