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作者:CSDN

出版社:CSDN《程序员》

ISBN:1111111111117

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数据挖掘导论 中文完整版 评分:

数据挖掘导论(完整版)(全面介绍数据挖掘的理论和方法) 基本信息 原书名: Introduction to Data Mining 原出版社: Addison Wesley 作者: (美)Pang-Ning Tan Michael Steinbach Vipin Kumar 译者: 范明 范宏建 丛书名: 图灵计算机科学 出版社:人民邮电出版社 ISBN:9787115241009 上架时间:2010-12-16 出版日期:2011 年1月 开本:16开 页码:463 版次:2-1 编辑推荐      《数据挖掘导论(完整版)》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数据挖掘的基础的同时,还能够了解更多重要的高级主题。 目录 封面 -16 封底 -15 扉页 -14 版权 -13 版权声明 -12 中文版序 -11 完整版译者序 -10 译者序 -9 译者简介 -8 前言 -7 目录 -4 第1章 绪论 1 1.1 什么是数据挖掘 2 1.2 数据挖掘要解决的问题 2 1.3 数据挖掘的起源 3 1.4 数据挖掘任务 4 1.5 本书的内容与组织 7 文献注释 7 参考文献 8 习题 10 第2章 数据 13 2.1 数据类型 14 2.1.1 属性与度量 15 2.1.2 数据集的类型 18 2.2 数据质量 22 2.2.1 测量和数据收集问题 22 2.2.2 关于应用的问题 26 2.3 数据预处理 27 2.3.1 聚集 27 2.3.2 抽样 28 2.3.3 维归约 30 2.3.4 特征子集选择 31 2.3.5 特征创建 33 2.3.6 离散化和二元化 34 2.3.7 变量变换 38 2.4 相似性和相异性的度量 38 2.4.1 基础 39 2.4.2 简单属性之间的相似度和相异度 40 2.4.3 数据对象之间的相异度 41 2.4.4 数据对象之间的相似度 43 2.4.5 邻近性度量的例子 43 2.4.6 邻近度计算问题 48 2.4.7 选取正确的邻近性度量 50 文献注释 50 参考文献 52 习题 53 第3章 探索数据 59 3.1 鸢尾花数据集 59 3.2 汇总统计 60 3.2.1 频率和众数 60 3.2.2 百分位数 61 3.2.3 位置度量:均值和中位数 61 3.2.4 散布度量:极差和方差 62 3.2.5 多元汇总统计 63 3.2.6 汇总数据的其他方法 64 3.3 可视化 64 3.3.1 可视化的动机 64 3.3.2 一般概念 65 3.3.3 技术 67 3.3.4 可视化高维数据 75 3.3.5 注意事项 79 3.4 OLAP和多维数据分析 79 3.4.1 用多维数组表示鸢尾花数据 80 3.4.2 多维数据:一般情况 81 3.4.3 分析多维数据 82 3.4.4 关于多维数据分析的最后评述 84 文献注释 84 参考文献 85 习题 86 第4章 分类:基本概念、决策树与模型评估 89 4.1 预备知识 89 4.2 解决分类问题的一般方法 90 4.3 决策树归纳 92 4.3.1 决策树的工作原理 92 4.3.2 如何建立决策树 93 4.3.3 表示属性测试条件的方法 95 4.3.4 选择最佳划分的度量 96 4.3.5 决策树归纳算法 101 4.3.6 例子:Web 机器人检测 102 4.3.7 决策树归纳的特点 103 4.4 模型的过分拟合 106 4.4.1 噪声导致的过分拟合 107 4.4.2 缺乏代表性样本导致的过分拟合 109 4.4.3 过分拟合与多重比较过程 109 4.4.4 泛化误差估计 110 4.4.5 处理决策树归纳中的过分拟合 113 4.5 评估分类器的性能 114 4.5.1 保持方法 114 4.5.2 随机二次抽样 115 4.5.3 交叉验证 115 4.5.4 自助法 115 4.6 比较分类器的方法 116 4.6.1 估计准确度的置信区间 116 4.6.2 比较两个模型的性能 117 4.6.3 比较两种分类法的性能 118 文献注释 118 参考文献 120 习题 122 第5章 分类:其他技术 127 5.1 基于规则的分类器 127

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