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  • 數據挖掘方法與模型
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 數據庫
    【市場價】
    540-784
    【優惠價】
    338-490
    【作者】 (美)拉羅斯 著,劉燕權 等譯 
    【所屬類別】 圖書  計算機/網絡  數據庫  數據倉庫與數據挖掘 
    【出版社】高等教育出版社 
    【ISBN】9787040309683
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
    一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787040309683
    作者:(美)拉羅斯著,劉燕權等譯

    出版社:高等教育出版社
    出版時間:2011年03月 

        
        
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    內容簡介


    當下,由於強大的數據挖掘軟件平臺很容易獲得,草率地使用數據挖掘方法和技術將導致挖掘的結果混淆難解。這種失誤往往源自盲目使用“黑盒子”方法進行數據挖掘,而好的避免途徑就是使用“自盒子”方法,理解隱藏在軟件背後的算法和統計模型結構。


    本書分為7章,第l章是對降維方法的介紹,這是數據挖掘技術的一個先決條件;第2章至第6章為經典的數據挖掘算法和技術,回歸模回歸模型、邏輯回歸模型、貝葉斯網絡分析以及遺傳算法,通過實際案例引導讀者由已預處理的數據使用不同的挖掘技術從而得出所需結論;第7章為基於數據挖掘過程模型上的多個案例研究,通過多個領域的案例來闡述算法和技術是如何被運用的。


    本書可作為數據挖掘課程教學用書,適用於高年級本科生和研究生的教學,也可供科研人員參考使用。

    目錄
    第1章降維方法
    1.1數據挖掘中降低維度的必要性
    1.2主成分分析法
    1.2.1主成分分析應用於房屋數據集
    1.2.2應提取多少個主成分
    1.3因子分析法
    1.3.1因子分析法在成年人數據集中的應用
    1.3.2因子旋轉
    1.4用戶自定義合成
    總結
    參考文獻
    練習題
    第2章回歸模型
    2.1簡單線性回歸實例

    第1章降維方法

    1.1數據挖掘中降低維度的必要性

    1.2主成分分析法

    1.2.1主成分分析應用於房屋數據集

    1.2.2應提取多少個主成分

    1.3因子分析法

    1.3.1因子分析法在成年人數據集中的應用

    1.3.2因子旋轉

    1.4用戶自定義合成

    總結

    參考文獻

    練習題

    第2章回歸模型

    2.1簡單線性回歸實例

    2.2小二乘法估計

    2.3決定繫數

    2.4估計值的標準誤差

    2.5相關繫數

    2.6方差分析表

    2.7異常點、高杠杆點和強影響觀測值

    2.8回歸模型

    2.9回歸推斷

    2.9.1x和y之間線性關繫的t檢驗

    2.9.2回歸直線斜率的置信區間

    2.9.3給定x條件下,Y均值的置信區間

    2.9.4給定x條件下,Y隨機選擇值的預測區間

    2.10回歸假設檢驗

    2.11實例:棒球數據集

    2.12實例:加利福尼亞州數據集

    2.13線性變換實現

    總結

    參考文獻

    練習題

    第3回歸和建模

    3.回歸實例

    3.回歸模型

    3.回歸推斷

    3.4含有分類預測變量的回歸

    3.4.1調整R2:對包含無用預測變量的懲罰模式

    3.4.2序貫的誤差平方和

    3.5多重共線性

    3.6變量選擇方法

    3.6.1偏F檢驗

    3.6.2向前選擇程序

    3.6.3向後排除程序

    3.6.4逐步選擇程序

    3.6.5子集程序

    3.6.6所有可能的子集選擇程序

    3.7變量選擇方法的應用

    3.7.1向前選擇程序應用於谷物數據集

    3.7.2向後排除程序應用於谷物數據集

    3.7.3逐步選擇程序應用於谷物數據集

    3.7.4子集程序應用於谷物數據集

    ……

    第4章邏輯回歸

    第5章樸素貝葉斯估計和貝葉斯網絡

    第6章遺傳算法

    第7章案便研究:直郵營銷的回應建模問題

    總結

    參考文獻



     
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