Python金融大数据挖掘与分析全流程详解
作者:王宇韬 房宇亮 肖金鑫
出版社:机械工业出版社
ISBN:9787111633204
VIP会员免费
(仅需0.8元/天)
¥ 45.0
温馨提示: 价值40000元的1000本电子书,VIP会员随意看哦!
电子书推荐
-
数据挖掘十大算法 高清完整版 评分:
内容简介 《世界著名计算机教材精选:数据挖掘十大算法》详细介绍了在实际中用途最广、影响最大的十种数据挖掘算法,这十种算法是数据挖掘领域的顶级专家进行投票筛选的,覆盖了分类、聚类、统计学习、关联分析和链接分析等重要的数据挖掘研究和发展主题。《世界著名计算机教材精选:数据挖掘十大算法》对每一种算法都进行了多个角度的深入剖析,包括算法历史、算法过程、算法特性、软件实现、前沿发展等,此外,在每章最后还给出了丰富的习题和精挑细选的参考文献,对于读者掌握算法基本知识和进一步研究都非常有价值,对数据挖掘、机器学习和人工智能等学科的课程的设计有指导意义。 目录 第1章C4.5 1 1.1引言2 1.2算法描述3 1.3算法特性6 1.3.1决策树剪枝6 1.3.2连续型属性8 1.3.3缺失值处理8 1.3.4规则集诱导9 1.4软件实现10 1.5示例10 1.5.1 Golf数据集10 1.5.2 Soybean数据集11 1.6高级主题11 1.6.1二级存储12 1.6.2斜决策树12 1.6.3特征选择12 1.6.4集成方法12 1.6.5分类规则13 1.6.6模型重述13 1.7习题14 参考文献15 第2章k-means18 2.1引言19 2.2算法描述19 2.3可用软件22 2.4示例23 2.5高级主题27 2.6小结28 2.7习题28 参考文献29 第3章SVM: 支持向量机31 3.1支持向量分类器32 3.2支持向量分类器的软间隔优化34 3.3核技巧35 3.4理论基础38 3.5支持向量回归器40 3.6软件实现41 3.7当前和未来的研究41 3.7.1计算效率41 3.7.2核的选择41 3.7.3泛化分析42 3.7.4结构化支持向量机的学习42 3.8习题43 参考文献44 第4章Apriori47 4.1引言48 4.2算法描述48 4.2.1挖掘频繁模式和关联规则48 4.2.2挖掘序列模式52 4.2.3讨论53 4.3软件实现54 4.4示例55 4.4.1可行示例55 4.4.2性能评估60 4.5高级主题61 4.5.1改进Apriori类型的频繁模式挖掘61 4.5.2无候选的频繁模式挖掘62 4.5.3增量式方法63 4.5.4稠密表示: 闭合模式和最大模式63 4.5.5量化的关联规则64 4.5.6其他的重要性/兴趣度度量方法65 4.5.7类别关联规则66 4.5.8使用更丰富的形式: 序列、树和图66 4.6小结67 4.7习题67 参考文献68 第5章EM72 5.1引言73 5.2算法描述74 5.3软件实现74 5.4示例75 5.4.1例5.1: 多元正态混合75 5.4.2例5.2: 混合因子分析78 5.5高级主题80 5.6习题81 参考文献87 第6章PageRank90 6.1引言91 6.2算法描述92 6.3一个扩展:Timed-PageRank95 6.4小结96 6.5习题96 参考文献97 第7章AdaBoost98 7.1引言99 7.2算法描述99 7.2.1符号定义99 7.2.2通用推举过程100 7.2.3AdaBoost算法101 7.3示例103 7.3.1异或问题求解103 7.3.2真实数据上的性能104 7.4实际应用105 7.5高级主题107 7.5.1理论问题107 7.5.2多类别AdaBoost110 7.5.3其他高级主题111 7.6软件实现111 7.7习题112 参考文献113 第8章kNN: k-最近邻115 8.1引言116 8.2算法描述116 8.2.1宏观描述116 8.2.2若干议题117 8.2.3软件实现118 8.3示例118 8.4高级主题120 8.5习题121 致谢121 参考文献122 第9章Naive Bayes124 9.1引言125 9.2算法描述125 9.3独立给力127 9.4模型扩展128 9.5软件实现130 9.6示例130 9.6.1例1130 9.6.2例2132 9.7高级主题133 9.8习题133 参考文献134 第10章CART: 分类和回归树136 10.1前身137 10.2概述138 10.3示例138 10.4算法描述140 10.5分裂准则141 10.6先验概率和类别均衡142 10.7缺失值的处理144 10.8属性的重要度145 10.9动态特征构造146 10.10代价敏感学习147 10.11停止准则、剪枝、树序列和树选择147 10.12概率树149 10.13理论基础150 10.14 CART之后的相关研究150 10.15可用软件151 10.16习题152 参考文献153
上传时间:2017-11 大小:45MB
- 118KB
数据挖掘:Python金融大数据挖掘与分析全流程详解案例源码.zip
2022-06-06Python金融大数据挖掘与分析全流程详解案例源码 学习笔记及代码
- 901KB
数据挖掘.zip
2019-06-01用SQLServer2012实现数据挖掘的K-means算法、Apriori算法关联规则、ALOP算法等相关挖掘算法
- 108KB
IBM数据挖掘
2018-11-20IBM 数据挖掘与建模-云计算-智能认知
- 125.26MB
十大经典数据挖掘算法概论,视频资源
2018-04-02十大经典数据挖掘算法概论,视频不是很清晰,但不影响对算法的学习和了解。想了解这方面内容的同学请下载
- 23.59MB
各种算法大集合
2018-10-21里面集合了各种排序算法、控制算法、查找算法、压缩算法等等。
- 1.99MB
机器学习数据挖掘常用算法总结梳理完整版
2018-08-08机器学习数据挖掘常用算法总结梳理完整版:是对于机器学习以及数据挖掘领域中使用到的算法、方法和模型等方面一个全面的总结和学习概括,欢迎同行互相交流学习,欢迎指点。
- 9.60MB
数据挖掘导论(完整版)PPT.
2020-12-09《数据挖掘导论(完整版)》涵盖五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都包含两章:前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术,后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使...
- 49.33MB
数据挖掘导论(完整版)
2018-06-28《数据挖掘导论(完整版)》全面介绍了数据挖掘的理论和方法,旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。《数据挖掘导论(完整版)》涵盖五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外...
- 61.61MB
数据挖掘导论 完整版_数据挖掘_
2021-10-01讲解数据挖掘中用到的基本算法,描述了算法的数学原理,以及实际应用
- 61.57MB
数据挖掘导论 完整版
2019-04-01数据挖掘导论 完整版本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法,着重介绍如何用数据挖掘知识解决各种实际问题,涉及学科领域众多,适用面广。, 书中涵盖5个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外,每...
- 4.0MB
数据挖掘工具(weka教程)
2018-10-19由于Weka的开源、易操作等优点,可供各类人群学习、使用。如果是一位数据挖掘算法的研究者,可以把自己的算法放在这个平台上,然后从海量数据中发掘其背后隐藏的种种关系。如果是数据挖掘的初学者,这是最好的学习平台,它不但简单易学,还提供了八个数据挖掘、统计学上的经典案例供您参考;如果在工作中有大量的数据需要分析,Weka也许能帮您发现更大的商机。
- 217.51MB
大数据挖掘工具
2018-05-20Mahout 提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Mahout包含许多实现,包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘。通过使用 Apache Hadoop 库,Mahout 可以有效地扩展到云中。
- 4.55MB
数据挖掘软件Dbminer2.0
2009-09-14离线挖掘软件,可以完成关联分析、分类、聚类、回归等。
- 32.62MB
数据挖掘概念与技术
2017-12-07《数据挖掘概念与技术(原书第2版)》全面地讲述数据挖掘领域的重要知识和技术创新。在第1版内容相当全面的基础上,第2版展示了该领域的最新研究成果,例如挖掘流、时序和序列数据以及挖掘时间空间、多媒体、文本和Web数据。本书可作为数据挖掘和知识发现领域的教师、研究人员和开发人员的一本必读书。 《数据挖掘概念与技术(原书第2版)》第1版曾是受读者欢迎的数据挖掘专著,是一本可读性极佳的教材。第2版充实了数据挖掘领域研究新进展的题材,增加了讲述最新的数据挖掘方法的若干章节。本书适合作为高等院校计算机及相关专业高年级本科生的选修课教材,特别适合作为研究生的专业课教材。, , 海报:
- 230KB
数据挖掘综述完美版!!
2009-07-12讲解很丰富,数学建模必备,对数据处理认识很独特到位,奉献了!!
- 689KB
数据挖掘第二版课后习题答案
2011-11-08数据挖掘概念与技术第二版课后习题答案,英文版
- 49.29MB
数据挖掘导论(中文版)完整版
2014-01-07本书全面介绍了数据挖掘,涵盖了五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都有两章:前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术,而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解...
- 3.0MB
SparkML算法详解(关于DataFrame的API操作)--数据挖掘(Scala与Java版)
2019-06-28一.Machine Learning 二.完整代码示例 三.数据挖掘 四.机器学习过程中的一些问题 五.各种机器学习算法的总结 (共119页,代码部分以Spark的DateFrame为主)
- 3.37MB
完整版由浅入深介绍Python数据分析与数据挖掘的教程 含算法介绍与对比 共83页 图文PPT.pptx
2021-07-10完整版由浅入深介绍Python数据分析与数据挖掘的教程 含算法介绍与对比 共83页 图文PPT 1.Python环境搭建 1.1 python版本选择 1.2 python 安装 2.Python基础 2.1 python基础语法 2.2 python数据类型 2.3 条件和...
- 1.82MB
数据挖掘导论(完整版)习题答案英文原版
2023-09-19数据挖掘导论(完整版)习题答案 本书对数据挖掘进行了全面介绍,旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。本书涵盖五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都有两章:...
- 34.39MB
数据挖掘教学资料PPT视频各种文档
2018-11-28北风网数据挖掘教学资料PPT视频各种文档
- 21.62MB
算法(中文版)
2018-09-17算法(中文版) 扫描版 Java描述 学习算法的经典书籍,欢迎大家下载!!!
- 27KB
基本算法软件
2007-12-26本软件有待更新之处,有好的意见请多多指教
- 3.92MB
经典的机器学习算法汇总(原理、实例及部分软件介绍)
2018-01-18PageRank、SVM、决策树、K均值、KNN、朴素贝叶斯、Apriori、EM、AdaBoost、Cart等算法的原理、实例及部分可用软件的介绍
- 32.63MB
数据挖掘基础
2019-04-13机器学习的应用场景非常多,可以说渗透到了各个行业领域当中。医疗、航空、教育、物流、电商等等领域的各种场景。 用在挖掘、预测领域: 应用场景:店铺销量预测、量化投资、广告推荐、企业客户分类、SQL语句安全检测分类… 用在图像领域: 应用场景:街道交通标志检测、人脸识别等等 用在自然语言处理领域: 应用场景:文本分类、情感分析、自动聊天、文本检测等等 当前重要的是掌握一些机器学习算法等技巧,从某个业务领域切入解决问题。
- 3.52MB
完整版 重庆大学 商务智能课程 BI教程 大数据与数据挖掘教程 第5章 数据预处理技术(共114页).ppt
2022-01-16完整版 重庆大学 商务智能课程 BI教程 大数据与数据挖掘教程 第7章_数据挖掘常用算法-分类与预测-决策树算法(共64页).ppt 完整版 重庆大学 商务智能课程 BI教程 大数据与数据挖掘教程 第8章_商务智能综合案例分析...
- 6.58MB
完整版 重庆大学 商务智能课程 BI教程 大数据与数据挖掘教程 数据库基础知识补充 数据库系统实例分析(共43页).ppt
2022-01-16完整版 重庆大学 商务智能课程 BI教程 大数据与数据挖掘教程 第7章_数据挖掘常用算法-分类与预测-决策树算法(共64页).ppt 完整版 重庆大学 商务智能课程 BI教程 大数据与数据挖掘教程 第8章_商务智能综合案例分析...
- 2.90MB
完整版由浅入深介绍Python数据分析与数据挖掘的教程 含算法介绍与对比 共83页 图文PPT.rar
2021-09-29完整版由浅入深介绍Python数据分析与数据挖掘的教程 含算法介绍与对比 共83页 图文PPT.rar
- 682KB
通用的各种算法工具
2019-02-24很全的算法工具,支持AES、SM2/SM3/SM4、RSA、CRT等等
- 9.28MB
数据挖掘技术及应用(我见过的最全面的理论+最佳案例组合)
2018-11-08偶然看到的,传上来分享一下.