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    • 數據挖掘與最優化技術及其應用
    該商品所屬分類：計算機/網絡 -> 數據庫
    【市場價】
    179-259元
    【優惠價】
    112-162元
    【作者】 袁玉波　等著 
    【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】科學出版社 
    【ISBN】9787030190772
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    紙張：膠版紙
    包裝：平裝
    是否套裝：否

    國際標準書號ISBN：9787030190772
    作者：袁玉波等著
    出版社：科學出版社

    出版時間：2007年07月 

    　　　　
    　　　　
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    內容簡介
    本書介紹幾類數據挖掘問題優化模型以及用於求解數據挖掘優化模型的優化算法，其中包括算法設計和數值實驗。書中詳細介紹了數據分類問題、數據聚類問題、回歸問題、等基數的雙目錄分割問題、數據相關性問題的*化數學模型以及關聯規則挖掘算法和因果規則的近似表示理論。本書反映了數據挖掘的數學理論基礎的*研究成果。
    本書可作為數據挖掘理論和算法及相關專業的研究生教材，也可作為相關專業科技工作者的參考書。
    目錄
    章 引言
    §1.1數據挖掘的意義
    §1.2數據庫知識發現
    §1.3數據挖掘的主要內容
    §1.4數據挖掘的應用
    §1.5本書的研究工作和主要成果
    第二章 數據挖掘問題化模型及數學基礎知識
    §2.1數據挖掘問題與化的結合
    §2.2數學基礎知識
    §2.2.1範數與不等式
    §2.2.2矩陣的Rayleigh商
    §2.2.函數分析
    §2.2.4凸集合和凸函數
    §2.2.5優化數學模型的算法結構章 引言
    §1.1數據挖掘的意義
    §1.2數據庫知識發現
    §1.3數據挖掘的主要內容
    §1.4數據挖掘的應用
    §1.5本書的研究工作和主要成果
    第二章 數據挖掘問題化模型及數學基礎知識
    §2.1數據挖掘問題與化的結合
    §2.2數學基礎知識
    §2.2.1範數與不等式
    §2.2.2矩陣的Rayleigh商
    §2.2.函數分析
    §2.2.4凸集合和凸函數
    §2.2.5優化數學模型的算法結構
    §2.3分類問題的優化模型
    §2.4聚類問題的優化模型
    §2.5回歸問題的優化模型
    §2.6相關性問題的建模
    §2.7小結
    第三章 支持向量機分類技術
    §3.1數據分類理論和算法綜述
    §3.2支持向量機分類技術
    §3.2.1支持向量機分類的優化模型
    §3.2.2光滑的支持向量機模型
    §3.3BFGS方法和Newton-Armijo方法
    §3.4數值試驗
    §3.5PSSVM的實際應用研究
    §3.6基於核函數的支持向量機分類方法
    §3.7小結
    第四章 聚類優化模型及其求解算法
    §4.1數據聚類的數學規劃模型
    §4.2數據聚類的k質心聚類算法
    §4.3改進的k質心聚類算法
    §4.4基於核的k質心聚類算法
    §4.5基於樣本分割函數的k質心聚類算法
    §4.6基於遺傳算法的k質心聚類算法
    §4.7小結
    第五章 等基數雙目錄分割問題
    §5.1等基數雙目錄分割問題數學模型
    §5.2改進的隨機算法（IRA）
    §5.3IRA算法分析
    §5.4小結
    第六章 關聯規則挖掘算法和規則近似表示
    §6.1關聯規則挖掘的一般概念
    §6.2關聯規則挖掘算法
    §6.3矩陣算法
    §6.3.1矩陣算法的過程
    §6.3.2矩陣算法的數值實驗
    §6.4數據庫因果關繫的線性化近似
    §6.4.1數據庫因果關繫
    §6.4.2因果關繫的線性多項式近似
    §6.5小結
    第七章 數據挖掘應用
    §7.1數據挖掘在生物信息學中的應用
    §7.2數據挖掘在保險業中的應用
    §7.3數據挖掘在金融業中的應用
    參考文獻
    附錄
    附錄A Procedure for generating—matrix（T）
    附錄B Procedure joillt operation（Lk-1）
    附錄C Procedure frequentitemsets（Ck）
    附錄D Procedure of generating association—rules（L）


     
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