本书全面介绍数据挖掘的原理、方法和算法。主要内容包括数据挖掘的基本概念、数据挖掘算法的数据类型、输入和输出、决策树、数据挖掘的预处理和后处理、关联规则挖掘、分类和回归算法、支持向量机、聚类分析及多维数据可视化。
本书总结编者多年教学经验,依据学生的学习特点,介绍数据挖掘过程中涉及的常见操作要点,包括数据挖掘相关概念,开发环境的使用,基础库,数据预处理,特征选择和降维,使用机器学习算法进行预测,模型评估等内容.
伴随着大数据时代的发展,数据价值的挖掘以及产品化逐渐被重视起来。本书作为该领域的入门教程,打破以往的数据工具与技术的介绍模式,凭借作者在大数据价值探索过程中的所感所悟,以故事的形式和读者分享一个又一个的数据经历,引人深思、耐人寻味。全书共9章,第1~2章介绍数据情怀与数据入门;第3~6章讨论大数据挖掘相关的一系列学习体系;第7~9章为实践应用与数据产品的介绍。让所有学习大数据挖掘的朋友清楚如何落地,以及在整个数据生态圈所需要扮演的角色,全面了解数据的上下游。 本书可作为相关工作经验在3年以内的数据挖掘工程师、转型入门做大数据挖掘的人士或者对数据感兴趣的追逐者的轻松学习教程,引导大家有一个正确的学习方向,也可供对数据产品感兴趣的产品经理和数据挖掘工程师阅读参考。
本书共分十七章,内容包括:"大数据采集技术概述""大数据预处理架构和方法简介""大数据处理技术""Spark简介""数据挖掘""大数据在互联网行业的应用"等.
Bao kuo:zhi shi chu li zhong de luo ji li lun, Tui li ji zhi yu tui li fang fa, Zhi shi chu li yu yan(KPL), Zhi neng ruan jian...
人类的智慧使文明不断地从陈旧桎梏中破壳而出,21 世纪是大数据的时代,以数字形态存储的数据中蕴藏着巨大的信息和智慧,正如人们早已对“啤酒和尿不湿”的故事耳熟能详,在如今大数据的浪潮之下,数据分析和数据挖掘技术作为大数据的核心技术基础,其理论和应用价值不言而喻。本书从实际应用的角度,深入浅出地介绍了数据分析和数据挖掘的基本概念和典型技术,以案例的形式进行讲授,并配以基于R语言的实验仿真,帮助读者了解数据挖掘的基本理论体系、掌握数据分析和数据挖掘的基本方法。本书共8章
Ben shu ji jie shao le ju bian deng li zi ti wu li zhong de ji ben wen ti;Ye jie shao le ju bian fan ying dui gong cheng...
数据挖掘是统计学和计算机科学的交叉学科,解释数据挖掘原理及算法的术语或者来自统计学领域,或者来自计算机科学领域。因此许多学习者对数据挖掘的书籍都有不适应的感觉。这本书的作者尽量避免很专业化的术语而使用通俗的语言,具有基础统计学、线性代数以及计算机基本知识的读者学习这本书应该没有问题。为了让读者能够验证所学习的算法,该书还配有一套数据挖掘软件——西南财经大学数据挖掘系统.
本书共分13章, 内容包括:概述, 问题求解与搜索方法, 知识表示与处理方法, 谓词逻辑的归结原理及其应用, 进一步的推理方法, 专家系统, 机器学习等.
计算机类教材书目(2005.9)
欢迎登錄取本书教学资源 http://www.hxedu.com.cn 数据科学与大数据技术系列 R 语言:大数据分析中的统计方法及应用 Python 数据分析基础教程 Python 数据挖掘方法及应用数据挖掘算法与 R 语言实现数据科学与 R 语言实践教程重回當自| yij -」- 121 3333 ...