没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
Data Mining Algorithms in C++ Data Patterns and Algorithms for M...
需积分: 12 32 下载量 81 浏览量
2017-12-29
00:31:58
上传
评论 1
收藏 4.6MB PDF 举报
温馨提示
试读
296页
Data Mining Algorithms in C++ Data Patterns and Algorithms for Modern Applications 英文无水印原版pdf pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络,如有侵权,请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书
资源推荐
资源详情
资源评论
Data Mining
Algorithms
in C++
Data Patterns and Algorithms for Modern
Applications
—
Timothy Masters
Data Mining Algorithms
in C++
Data Patterns and Algorithms for
Modern Applications
TimothyMasters
Data Mining Algorithms in C++
ISBN-13 (pbk): 978-1-4842-3314-6 ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-3315-3
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-3315-3
Library of Congress Control Number: 2017962127
Copyright © 2018 by Timothy Masters
is work is subject to copyright. All rights are reserved by the Publisher, whether the whole or part of the
material is concerned, specically the rights of translation, reprinting, reuse of illustrations, recitation,
broadcasting, reproduction on microlms or in any other physical way, and transmission or information
storage and retrieval, electronic adaptation, computer software, or by similar or dissimilar methodology now
known or hereafter developed.
Trademarked names, logos, and images may appear in this book. Rather than use a trademark symbol with
every occurrence of a trademarked name, logo, or image we use the names, logos, and images only in an
editorial fashion and to the benet of the trademark owner, with no intention of infringement of the
trademark.
e use in this publication of trade names, trademarks, service marks, and similar terms, even if they are not
identied as such, is not to be taken as an expression of opinion as to whether or not they are subject to
proprietary rights.
While the advice and information in this book are believed to be true and accurate at the date of publication,
neither the authors nor the editors nor the publisher can accept any legal responsibility for any errors or
omissions that may be made. e publisher makes no warranty, express or implied, with respect to the
material contained herein.
Cover image by Freepik (www.freepik.com)
Managing Director: Welmoed Spahr
Editorial Director: Todd Green
Acquisitions Editor: Steve Anglin
Development Editor: Matthew Moodie
Technical Reviewers: Massimo Nardone and Michael omas
Coordinating Editor: Mark Powers
Copy Editor: Kim Wimpsett
Distributed to the book trade worldwide by Springer Science+Business Media NewYork,
233 Spring Street, 6th Floor, NewYork, NY 10013. Phone 1-800-SPRINGER, fax (201) 348-4505,
e-mail orders-ny@springer-sbm.com, or visit www.springeronline.com. Apress Media, LLC is a California
LLC and the sole member (owner) is Springer Science + Business Media Finance Inc (SSBM Finance Inc).
SSBM Finance Inc is a Delaware corporation.
For information on translations, please e-mail rights@apress.com, or visit www.apress.com/
rights-permissions.
Apress titles may be purchased in bulk for academic, corporate, or promotional use. eBook versions and
licenses are also available for most titles. For more information, reference our Print and eBook Bulk Sales
web page at www.apress.com/bulk-sales.
Any source code or other supplementary material referenced by the author in this book is available to
readers on GitHub via the book’s product page, located at www.apress.com/9781484233146. For more
detailed information, please visit www.apress.com/source-code.
Printed on acid-free paper
TimothyMasters
Ithaca, New York, USA
iii
About the Author ���������������������������������������������������������������������������������������������������� vii
About the Technical Reviewers ������������������������������������������������������������������������������� ix
Introduction ������������������������������������������������������������������������������������������������������������� xi
Table of Contents
Chapter 1: Information andEntropy ������������������������������������������������������������������������� 1
Entropy ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 1
Entropy ofaContinuous Random Variable ������������������������������������������������������������������������������ 5
Partitioning aContinuous Variable forEntropy ������������������������������������������������������������������������ 5
An Example ofImproving Entropy ����������������������������������������������������������������������������������������� 10
Joint andConditional Entropy ����������������������������������������������������������������������������������������������������� 12
Code forConditional Entropy ������������������������������������������������������������������������������������������������� 16
Mutual Information���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 17
Fano’s Bound andSelection ofPredictor Variables ��������������������������������������������������������������� 19
Confusion Matrices andMutual Information ������������������������������������������������������������������������� 21
Extending Fano’s Bound forUpper Limits ����������������������������������������������������������������������������� 23
Simple Algorithms forMutual Information ���������������������������������������������������������������������������� 27
The TEST_DIS Program ���������������������������������������������������������������������������������������������������������� 34
Continuous Mutual Information ��������������������������������������������������������������������������������������������������� 36
The Parzen Window Method �������������������������������������������������������������������������������������������������� 37
Adaptive Partitioning ������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 45
The TEST_CON Program �������������������������������������������������������������������������������������������������������� 60
Asymmetric Information Measures ��������������������������������������������������������������������������������������������� 61
Uncertainty Reduction ����������������������������������������������������������������������������������������������������������� 61
Transfer Entropy: Schreiber’s Information Transfer ��������������������������������������������������������������� 65
iv
Chapter 2: Screening for Relationships ������������������������������������������������������������������ 75
Simple Screening Methods ��������������������������������������������������������������������������������������������������������� 75
Univariate Screening ������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 76
Bivariate Screening ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 76
Forward Stepwise Selection �������������������������������������������������������������������������������������������������� 76
Forward Selection Preserving Subsets���������������������������������������������������������������������������������� 77
Backward Stepwise Selection ����������������������������������������������������������������������������������������������� 77
Criteria foraRelationship ����������������������������������������������������������������������������������������������������������� 77
Ordinary Correlation �������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 78
Nonparametric Correlation ���������������������������������������������������������������������������������������������������� 79
Accommodating Simple Nonlinearity ������������������������������������������������������������������������������������ 82
Chi-Square andCramer’s V ��������������������������������������������������������������������������������������������������� 85
Mutual Information andUncertainty Reduction ��������������������������������������������������������������������� 88
Multivariate Extensions ��������������������������������������������������������������������������������������������������������� 88
Permutation Tests ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 89
A Modestly Rigorous Statement oftheProcedure ����������������������������������������������������������������� 89
A More Intuitive Approach ����������������������������������������������������������������������������������������������������� 91
Serial Correlation Can BeDeadly ������������������������������������������������������������������������������������������� 93
Permutation Algorithms ��������������������������������������������������������������������������������������������������������� 93
Outline ofthePermutation Test Algorithm ����������������������������������������������������������������������������� 94
Permutation Testing forSelection Bias ���������������������������������������������������������������������������������� 95
Combinatorially Symmetric Cross Validation ������������������������������������������������������������������������������ 97
The CSCV Algorithm ������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 102
An Example ofCSCV OOS Testing ���������������������������������������������������������������������������������������� 109
Univariate Screening forRelationships ������������������������������������������������������������������������������������� 110
Three Simple Examples ������������������������������������������������������������������������������������������������������� 114
Bivariate Screening forRelationships ��������������������������������������������������������������������������������������� 116
Stepwise Predictor Selection Using Mutual Information����������������������������������������������������������� 124
Maximizing Relevance While Minimizing Redundancy �������������������������������������������������������� 125
Code fortheRelevance Minus Redundancy Algorithm �������������������������������������������������������� 128
Table of ConTenTs
剩余295页未读,继续阅读
资源评论
yinkaisheng-nj
- 粉丝: 763
- 资源: 6953
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 基于CSS的响应式鲜花网站全屏效果设计源码
- 基于JavaScript的访客预约系统设计源码
- 基于Vue和ECharts的工作租房数据可视化系统设计源码
- 1040g0cg310ravpiu6ibg5pg00tsipsln3ju2d0g 2
- 基于Python的SAR图像去噪CNN-NLM设计源码
- redhat6升级到redhat7,过程redhat6.x-> redhat6.10->rehat7.9 主版本最高版本
- 基于Django的流程引擎设计源码
- 基于Node.js的Express框架与MySQL的后台管理系统设计源码
- 基于Java的Flink流批一体数据处理快速集成开发框架设计源码
- FirstFilterOrderCompare
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功