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最簡數據挖掘

作者：編者:周濤//袁飛//庄旭|責編:章海濤
出版社：電子工業
ISBN：9787121359637

出版日期：2020/03/01
裝幀：平裝
頁數：124

人民幣：RMB 42 元售價：元

內容大鋼

本書是數據挖掘精髓的濃縮。第1章用通俗易懂的語言回答五個基本問題，包括什麼是數據，什麼是大數據，什麼是數據挖掘，以及數據挖掘能挖掘出哪些東西和會產生什麼價值。然後用6章的篇幅介紹k-均值、k-近鄰、樸素貝葉斯、決策樹、回歸分析和關聯規則挖掘等6種方法。第8章介紹一些實際的應用，演示簡單的數據挖掘方法如何產生巨大的價值。
本書可供高校的數據科學與大數據、智能科學與技術、人工智慧、電腦科學與技術和統計類、應用數學等相關專業的學生作為教材使用，也可供高校的商科大數據、金融等專業的學生、優秀的中學生、科技企業的管理者和相關行業的投資人學習參考。

作者介紹

編者:周濤//袁飛//庄旭|責編:章海濤
周濤，電子科技大學教授，主要從事統計物理與複雜性方面的研究。在Physics Reports、PNAS、Nature Communications、PRL等國際SCI期刊發表300余篇學術論文，引用25000余次，H指數為75，20余篇論文曾入選ESI高被引論文。2009年獲教育部自然科學一等獎，2011年獲第十二屆中國青年科技獎，2014年起歷年入選Elesvier最具國際影響力中國科學家名單。2015年當選第十二屆中華全國青聯常務委員，並擔任科學技術界別工作委員會副主任，與屠呦呦等七名個人和北斗導航等三個團隊共同當選2015年度中國十大科技創新人物。2016年當選四川省傑出人才。2017年獲首屆全國創新爭先獎。2018年入選教育部首批網路名師（全國十名），獲四川省教學成果一等獎。2019年獲「師德楷模」稱號。

第1章  概述
  1.1  什麼是數據
  1.2  什麼是大數據
  1.3  什麼是數據挖掘
  1.4  能挖掘出什麼
  1.5  會產生什麼價值
第2章  k-均值
  2.1  基本演算法
  2.2  k-均值示例
  2.3  k-均值演算法的局限性
  練習賽
第3章  k-近鄰
  3.1  k-近鄰基本演算法
  3.2  評價分類效果的常見指標
  3.3  影響演算法精確度的若干問題
  3.4  k-近鄰演算法示例
  練習賽
第4章  樸素貝葉斯
  4.1  貝葉斯定理
  4.2  貝葉斯基本演算法
  4.3  貝葉斯演算法案例
  4.4  處理連續特徵
  練習賽
第5章  回歸
  5.1  線性回歸的最簡示例
  5.2  線性回歸的一般形式
  5.3  邏輯回歸的最簡示例
  5.4  邏輯回歸的一般形式
  5.5  小結和討論
  練習賽
第6章  決策樹
  6.1  構建決策樹
  6.2  經典決策樹：ID3、C4.5和CART
  6.3  連續值、缺失值和剪枝
  6.4  小結和討論
  練習賽
第7章  關聯規則挖掘
  7.1  基本演算法思想
  7.2  Apriori演算法示例
  7.3  小結和討論
  練習賽
第8章  數據挖掘應用創新案例
  8.1  提升生產製造過程的良品率
  8.2  刻畫全球化對碳排放的影響
  8.3  捕捉電商評論中的用戶情感
  8.4  實時發現微博中的熱點事件
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