《数据挖掘十大算法》电子书下载

数据挖掘十大算法txt,chm,pdf,epub,mobi下载
作者:(美)吴信东(Xindong Wu)/(美),库玛尔 ,(Vipin Kumar)
出版社: 清华大学出版社
副标题: 数据挖掘十大算法
原作名: The Top the Algorithms in Data Mining
译者:李文波/吴素研
出版年: 2013-5
页数: 154
定价: 39.00元
丛书: 世界著名计算机教材精选
ISBN: 9787302310617

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。





作者简介 · · · · · ·

吴信东(Xindong Wu),教授英国爱丁堡大学人工智能学博士,任美国佛蒙特大学计算机科学系主任。吴教授在数据挖掘、知识系统和Web信息开发等研究领域内颇有建树,在IEEE TKDE、TPAMI、ACMTOIS、DMKD、KAIS、IJCAI、AAAI、ICMI_、KDD、ICDM和WWW等学术会议和期刊上发表了170余篇学术论文,另外,还出版了18部学术专著和会议文集。他还获得了IEEE ICTAI-2005的最佳论文奖和IEEE ICDM-2007的最佳理论/算法论文奖亚军。

吴博士是IEEE Transactzons on KnowLedge and Data Engineering(TKDE,由IEEE Computer Society主办)的主编,IEEE International Con erence on Data Mining (...



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
· · · · · ·()
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
· · · · · · ()

下载地址

发布者:Amor颖

文件说明:zip / 解压密码:wezp.com

迅雷下载:您需要先后,才能查看

网盘下载:您需要先后,才能查看

关于内容:内容自于互联网,如果发现有违规内容请联系管理员删除!

作者: Amor颖

Amor颖

该用户很懒,还没有介绍自己。

19 条评论

发表评论

  1. 贼啦dou的于小露贼啦dou的于小露说道:
    1#

    品质不错值得拜看

  2. F依YYF依YY说道:
    2#

    极力推荐

  3. 空星之夜空星之夜说道:
    3#

    为我提供了一个解看历史和现实的全新视角。

  4. Tinaj_小甜Tinaj_小甜说道:
    4#

    不同的观点!

  5. 显示更多