- 电子工业出版社
- 9787121359637
- 1-2
- 263045
- 49225590-6
- 平塑
- 16开
- 2020-09
- 150
- 128
- 计算机科学与技术
- 本科
作者简介
内容简介
本书是数据挖掘精髓的浓缩。第一章用通俗易懂的语言回答五个基本的问题，包括什么是数据，什么是大数据，什么是数据挖掘，以及数据挖掘能挖掘出哪些东西和会产生什么价值。然后用六章的篇幅，介绍k-均值、k-近邻、朴素贝叶斯、决策树、回归分析和关联规则挖掘六种方法。显然，这六种方法并不是数据挖掘的全部，如没有介绍神经网络、支持向量机等等，但是我们认为这六种方法非常简洁、优美、实用，如果掌握了这六种方法，数据挖掘的理念和思想，应该说基本贯通了。第八章介绍一些实际的应用，让大家看看简单的数据挖掘方法如何产生巨大的价值。
目录
目录第1章概述 111什么是数据 112什么是大数据 313什么是数据挖掘 614能挖掘出什么 815会产生什么价值 10第2章k-均值 1221基本算法 1322k-均值示例 1523k-均值算法的局限性 21练习赛 21第3章k-近邻 2431k-近邻基本算法 2532评价分类效果的常见指标 2633影响算法精确度的若干问题 2834k-近邻算法示例 31练习赛 35第4章朴素贝叶斯 3641贝叶斯定理 3642贝叶斯基本算法 3943贝叶斯算法案例 4144处理连续特征 45练习赛 46第5章回归 4751线性回归的最简示例 4752线性回归的一般形式 5353逻辑回归的最简示例 5554逻辑回归的一般形式 5955小结和讨论 60练习赛 62第6章决策树 6361构建决策树 6362经典决策树：ID3、C45和CART 6663连续值、缺失值和剪枝 7064小结和讨论 75练习赛 77第7章关联规则挖掘 7871基本算法思想 7872Apriori算法示例 8073小结和讨论 85练习赛 86第8章数据挖掘应用创新案例 8781提升生产制造过程的良品率 8782刻画全球化对碳排放的影响 8983捕捉电商评论中的用户情感 9184实时发现微博中的热点事件 94推荐阅读材料 96
