数据挖掘原理 pdf下载

基本信息

• 商品名称：数据挖掘原理(第3版国外计算机科学经典教材)
• 作者：(英)麦克斯·布拉默|译者:王净
• 定价：79.8
• 出版社：清华大学
• 书号：9787302526810

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2019-09-01
• 印刷时间：2019-09-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：423
• 字数：537千字

编辑推荐语

\"图书特色： ◆　本书在详明实例的引导下，清晰阐述每个主题，将重点放在算法上；本书详细解释所涉及的数学基础知识，这样，即便你没有很强的数学或统计学背景，同样可理解本书的内容。 ◆　每章末尾提供练习题，供读者检验自己的知识掌握水平。附录中列出完整的术语表。 ◆　本书面向计算机科学、商业研究、市场营销、人工智能、生物信息学和法医学专业的学生，可用作本科和研究生教材。 \"

内容提要

\\\"《数据挖掘原理(第3版)》深入探讨重要的数据挖掘技术。所谓数据挖掘，即从数据中自动提取隐含和潜在有用的信息；该技术正越来越多地用于商业、科学和其他应用领域。本书浓墨重彩地描述分类、关联规则挖掘和聚类。
    　　普通读者可通过本书自学数据挖掘“黑匣子”内部的基本原理，并了解如何合理地选择商业数据挖掘包。学者和 科研人员可通过本书了解 前沿技术并进一步推动该领域的发展。
    　　本书在第2版的基础上进行扩展，透彻讲解适用于平稳数据的H-Tree算法，以及适用于时间相关数据(概念漂移)的CDH-Tree算法。\\\"

作者简介

\"Max Bramer是英国朴次茅斯大学信息技术系荣誉教授、IFIP副 、英国计算机学会AI专家组 。
  　　自从 “数据挖掘”“数据库中的知识发现”“大数据”和“预测分析”等技术兴起以来，Max积极参与了多个数据挖掘项目，尤其是与数据自动分类相关的项目。Max发表了大量技术文章，曾撰写Research and Development in Intelligent Systems等著作。Max具有多年的本科和研究生教学经验。\"

目录

第1章 数据挖掘简介
1.1 数据
1.2 知识发现
1.3 数据挖掘的应用
1.4 标签和无标签数据
1.5 监督学习：分类
1.6 监督学习：数值预测
1.7 无监督学习：关联规则
1.8 无监督学习：聚类
第2章 用于挖掘的数据
2.1 标准制定
2.2 变量的类型
2.3 数据准备
2.4 缺失值
2.4.1 丢弃实例
2.4.2 用 频繁值/平均值替换
2.5 减少属性个数
2.6 数据集的UCI存储库
2.7 本章小结
2.8 自我评估练习
第3章 分类简介：朴素贝叶斯和 近邻算法
3.1 什么是分类
3.2 朴素贝叶斯分类器
3.3 近邻分类
3.3.1 距离测量
3.3.2 标准化
3.3.3 处理分类属性
3.4 急切式和懒惰式学习
3.5 本章小结
3.6 自我评估练习
第4章 使用决策树进行分类
4.1 决策规则和决策树
4.1.1 决策树：高尔夫示例
4.1.2 术语
4.1.3 degrees数据集
4.2 TDIDT算法
4.3 推理类型
4.4 本章小结
4.5 自我评估练习
第5章 决策树归纳：使用熵进行属性选择
5.1 属性选择：一个实验
5.2 替代决策树
5.2.1 足球/无板篮球示例
5.2.2 匿名数据集
5.3 选择要分裂的属性：使用熵
5.3.1 lens24数据集
5.3.2 熵
5.3.3 使用熵进行属性选择
5.3.4 信息增益 化
5.4 本章小结