数据挖掘与机器学习基础概念和算法
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作者[美]穆罕默德·J.扎基(Mohammed J. Zaki),[巴]小瓦格纳·梅拉(Wagner Meira, Jr.) 著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111726890
出版时间2023-06
装帧平装
开本16开
定价199元
货号L9787111726890
上书时间2024-07-06
商品详情
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商品简介
本书详实介绍了数据挖掘与机器学习相关的各种内容，包括数据矩阵、图数据、核方法、项集挖掘、聚类、贝叶斯分类器、决策树、支持向量机、线性回归、逻辑回归、神经网络、深度学习等，介绍其相关概念和基础算法，并在每章的末尾配有相关练习。第二版新增了几个关于回归的章节，包括神经网络和深度学习的内容。
目录:
目 录
Data Mining and Machine Learning
译者序
前言
作者简介
部分 数据分析基础 1
第1章 数据矩阵 3
1.1 数据矩阵的组成 3
1.2 属性 4
1.3 数据：代数和几何观点 5
1.3.1 距离和角度 7
1.3.2 均值和总方差 9
1.3.3 正交投影 10
1.3.4 线性无关和维数 12
1.4 数据：概率观点 13
1.4.1 二元随机变量 17
1.4.2 多元随机变量 20
1.4.3 随机抽样与统计 21
1.5 拓展阅读 22
1.6 练习 23
第2章 数值型属性 24
2.1 一元分析 24
2.1.1 集中趋势度量 25
2.1.2 离散度度量 28
2.2 二元分析 32
2.2.1 位置和离散度的度量 33
2.2.2 相关性度量 33
2.3 多元分析 37
2.4 数据归一化 41
2.5 正态分布 42
2.5.1 一元正态分布 43
2.5.2 多元正态分布 44
2.6 拓展阅读 47
2.7 练习 47
第3章 类别型属性 49
3.1 一元分析 49
3.1.1 伯努利变量 49
3.1.2 多元伯努利变量 51
3.2 二元分析 56
3.3 多元分析 65
3.4 距离和角度 69
3.5 离散化 70
3.6 拓展阅读 72
3.7 练习 72
第4章 图数据 74
4.1 图的概念 74
4.2 拓扑属性 77
4.3 中心度分析 81
4.3.1 基本中心度 81
4.3.2 Web中心度 82
4.4 图模型 89
4.4.1 Erd?s-Rényi随机图模型 91
4.4.2 Watts-Strogatz小世界图
模型 94
4.4.3 Barabási-Albert无标度模型 98
4.5 拓展阅读 104
4.6 练习 105
第5章 核方法 107
5.1 核矩阵 110
5.1.1 再生核映射 111
5.1.2 Mercer核映射 113
5.2 向量核 115
5.3 特征空间中的基本核运算 119
5.4 复杂对象的核 124
5.4.1 字符串的谱核 124
5.4.2 图节点的扩散核 125
5.5 拓展阅读 129
5.6 练习 129
第6章 高维数据 130
6.1 高维对象 130
6.2 高维体积 133
6.3 超立方体的内接超球面 135
6.4 薄超球面壳的体积 136
6.5 超空间的对角线 137
6.6 多元正态分布的密度 138
6.7 附录：超球面体积的推导 140
6.8 拓展阅读 143
6.9 练习 144
第7章 降维 146
7.1 背景介绍 146
7.2 主成分分析 149
7.2.1 一维近似 149
7.2.2 二维近似 152
7.2.3 r维近似 155
7.2.4 主成分分析的几何意义 158
7.3 核主成分分析 160
7.4 奇异值分解 166
7.4.1 奇异值分解中的几何
意义 167
7.4.2 SVD和PCA之间的
联系 168
7.5 拓展阅读 169
7.6 练习 169
第二部分 频繁模式挖掘 171
第8章 项集挖掘 173
8.1 频繁项集和关联规则 173
8.2 项集挖掘算法 176
8.2.1 逐层方法：Apriori算法 177
8.2.2 事务标识符集的交集方法：
Eclat算法 181
8.2.3 频繁模式树方法：FPGrowth
算法 184
8.3 生成关联规则 188
8.4 拓展阅读 189
8.5 练习 190
第9章 项集概览 194
9.1 频繁项集和闭频繁项集 194
9.2 挖掘频繁项集：GenMax
算法 196
9.3 挖掘闭频繁项集：Charm算法 198
9.4 非可导项集 200
9.5 拓展阅读 205
9.6 练习 205
第10章 序列挖掘 208
10.1 频繁序列 208
10.2 挖掘频繁序列 209
10.2.1 逐层挖掘：GSP 209
10.2.2 垂直序列挖掘：Spade 211
10.2.3 基于投影的序列挖掘：
PrefixSpan 212
10.3 基于后缀树的子串挖掘 214
10.3.1 后缀树 214
10.3.2 Ukkonen线性时间复杂度
算法 217
10.4 拓展阅读 222
10.5 练习 223
第11章 图模式挖掘 226
11.1 同构与支持度 226
11.2 候选图生成 229
11.3 gSpan算法 232
11.3.1 扩展和支持度计算 233
11.3.2 权威性检测 238
11.4 拓展阅读 239
11.5 练习 239
第12章 模式评估与规则评估 242
12.1 模式评估和规则评估的度量 242
12.1.1 规则评估度量 242
12.1.2 模式评估度量 249
12.1.3 比较多条规则和模式 251
12.2 显著性检验和置信区间 253
12.2.1 产生式规则的费希尔
精确检验 254
12.2.2 显著性的置换检验 257
12.2.3 置信区间内的自助抽样 261
12.3 拓展阅读 262
12.4 练习 263
第三部分 聚类 265
第13章 基于代表点的聚类 267
13.1 K-means算法 267
13.2 核K-means 271
13.3 期望化聚类 274
1
目录
目 录<br />Data Mining and Machine Learning<br />译者序<br />前言<br />作者简介<br />第一部分 数据分析基础 1<br />第1章 数据矩阵 3<br />1.1 数据矩阵的组成 3<br />1.2 属性 4<br />1.3 数据：代数和几何观点 5<br />1.3.1 距离和角度 7<br />1.3.2 均值和总方差 9<br />1.3.3 正交投影 10<br />1.3.4 线性无关和维数 12<br />1.4 数据：概率观点 13<br />1.4.1 二元随机变量 17<br />1.4.2 多元随机变量 20<br />1.4.3 随机抽样与统计 21<br />1.5 拓展阅读 22<br />1.6 练习 23<br />第2章 数值型属性 24<br />2.1 一元分析 24<br />2.1.1 集中趋势度量 25<br />2.1.2 离散度度量 28<br />2.2 二元分析 32<br />2.2.1 位置和离散度的度量 33<br />2.2.2 相关性度量 33<br />2.3 多元分析 37<br />2.4 数据归一化 41<br />2.5 正态分布 42<br />2.5.1 一元正态分布 43<br />2.5.2 多元正态分布 44<br />2.6 拓展阅读 47<br />2.7 练习 47<br />第3章 类别型属性 49<br />3.1 一元分析 49<br />3.1.1 伯努利变量 49<br />3.1.2 多元伯努利变量 51<br />3.2 二元分析 56<br />3.3 多元分析 65<br />3.4 距离和角度 69<br />3.5 离散化 70<br />3.6 拓展阅读 72<br />3.7 练习 72<br />第4章 图数据 74<br />4.1 图的概念 74<br />4.2 拓扑属性 77<br />4.3 中心度分析 81<br />4.3.1 基本中心度 81<br />4.3.2 Web中心度 82<br />4.4 图模型 89<br />4.4.1 Erd?s-Rényi随机图模型 91<br />4.4.2 Watts-Strogatz小世界图<br />模型 94<br />4.4.3 Barabási-Albert无标度模型 98<br />4.5 拓展阅读 104<br />4.6 练习 105<br />第5章 核方法 107<br />5.1 核矩阵 110<br />5.1.1 再生核映射 111<br />5.1.2 Mercer核映射 113<br />5.2 向量核 115<br />5.3 特征空间中的基本核运算 119<br />5.4 复杂对象的核 124<br />5.4.1 字符串的谱核 124<br />5.4.2 图节点的扩散核 125<br />5.5 拓展阅读 129<br />5.6 练习 129<br />第6章 高维数据 130<br />6.1 高维对象 130<br />6.2 高维体积 133<br />6.3 超立方体的内接超球面 135<br />6.4 薄超球面壳的体积 136<br />6.5 超空间的对角线 137<br />6.6 多元正态分布的密度 138<br />6.7 附录：超球面体积的推导 140<br />6.8 拓展阅读 143<br />6.9 练习 144<br />第7章 降维 146<br />7.1 背景介绍 146<br />7.2 主成分分析 149<br />7.2.1 很优一维近似 149<br />7.2.2 很优二维近似 152<br />7.2.3 很优r维近似 155<br />7.2.4 主成分分析的几何意义 158<br />7.3 核主成分分析 160<br />7.4 奇异值分解 166<br />7.4.1 奇异值分解中的几何<br />意义 167<br />7.4.2 SVD和PCA之间的<br />联系 168<br />7.5 拓展阅读 169<br />7.6 练习 169<br />第二部分 频繁模式挖掘 171<br />第8章 项集挖掘 173<br />8.1 频繁项集和关联规则 173<br />8.2 项集挖掘算法 176<br />8.2.1 逐层方法：Apriori算法 177<br />8.2.2 事务标识符集的交集方法：<br />Eclat算法 181<br />8.2.3 频繁模式树方法：FPGrowth<br />算法 184<br />8.3 生成关联规则 188<br />8.4 拓展阅读 189<br />8.5 练习 190<br />第9章 项集概览 194<br />9.1 优选频繁项集和闭频繁项集 194<br />9.2 挖掘优选频繁项集：GenMax<br />算法 196<br />9.3 挖掘闭频繁项集：Charm算法 198<br />9.4 非可导项集 200<br />9.5 拓展阅读 205<br />9.6 练习 205<br />第10章 序列挖掘 208<br />10.1 频繁序列 208<br />10.2 挖掘频繁序列 209<br />10.2.1 逐层挖掘：GSP 209<br />10.2.2 垂直序列挖掘：Spade 211<br />10.2.3 基于投影的序列挖掘：<br />PrefixSpan 212<br />10.3 基于后缀树的子串挖掘 214<br />10.3.1 后缀树 214<br />10.3.2 Ukkonen线性时间复杂度<br />算法 217<br />10.4 拓展阅读 222<br />10.5 练习 223<br />第11章 图模式挖掘 226<br />11.1 同构与支持度 226<br />11.2 候选图生成 229<br />11.3 gSpan算法 232<br />11.3.1 扩展和支持度计算 233<br />11.3.2 权威性检测 238<br />11.4 拓展阅读 239<br />11.5 练习 239<br />第12章 模式评估与规则评估 242<br />12.1 模式评估和规则评估的度量 242<br />12.1.1 规则评估度量 242<br />12.1.2 模式评估度量 249<br />12.1.3 比较多条规则和模式 251<br />12.2 显著性检验和置信区间 253<br />12.2.1 产生式规则的费希尔<br />准确检验 254<br />12.2.2 显著性的置换检验 257<br />12.2.3 置信区间内的自助抽样 261<br />12.3 拓展阅读 262<br />12.4 练习 263<br />第三部分 聚类 265<br />第13章 基于代表点的聚类 267<br />13.1 K-means算法 267<br />13.2 核K-means 271<br />13.3 期望优选化聚类 274<br />13.3.1 一维数据的EM
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