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數據挖掘與機器學習--PMML建模(下)/人工智慧開發叢書

  • 作者：潘風文//黃春芳|責編:潘新文
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122369871
  • 出版日期：2020/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：226
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    本書詳細描述了PMML規範（Ver4.3）所支持的8種模型：神經網路模型、決策樹模型、規則集模型、序列模型、評分卡模型、支持向量機模型、時間序列模型和聚合模型。全書不是簡單地介紹PMML語法，而是融合各種挖掘模型基礎知識和演算法知識，告訴開發者如何融會貫通地掌握、使用PMML語言，不僅能夠學習到標準的PMML模型表達方式，而且能學習機器學習模型的豐富知識，從而熟練地把PMML語言應用到自己的項目實踐中。
    本書可供從事數據挖掘（機器學習）、人工智慧系統開發的軟體開發者和愛好者學習使用，也可以作為高等院校大數據和人工智慧等相關專業的教材。
作者介紹
潘風文//黃春芳|責編:潘新文
目錄
1　神經網路模型（NeuralNetwork）
  1.1  神經網路模型基礎知識
  1.2  神經網路模型演算法簡介
  1.3  神經網路模型元素
    1.3.1  模型屬性
    1.3.2  模型子元素
    1.3.3  評分應用過程
2　決策樹模型（TreeModel）
  2.1  決策樹模型基礎知識
    2.1.1  決策樹模型簡介
    2.1.2  邏輯謂詞表達式
  2.2  決策樹模型演算法簡介
    2.2.1  卡方自動交互檢驗演算法（CHAID）
    2.2.2  迭代二叉樹ID3
2.2.3　分類器C4.5和C5.0
    2.2.4  分類與回歸樹演算法CART
  2.3  決策樹模型元素
    2.3.1  模型屬性
    2.3.2  模型子元素
    2.3.3  評分應用過程
3　規則集模型（RuleSetModel）
  3.1  規則集模型基礎知識
  3.2  規則集模型元素
    3.2.1  模型屬性
    3.2.2  模型子元素
    3.2.3  評分應用過程
4　序列模型（SequenceModel）
  4.1  序列模型基礎知識
  4.2  序列模型演算法簡介
    4.2.1  GSP演算法
    4.2.2  SPADE演算法
    4.2.3  PrefixSpan演算法
  4.3  序列模型元素
    4.3.1  模型屬性
    4.3.2  模型子元素
    4.3.3  評分應用過程
5　評分卡模型（Scorecard）
  5.1  評分卡模型基礎知識
  5.2  評分卡模型演算法簡介
  5.3  評分卡模型元素
    5.3.1  模型屬性
    5.3.2  模型子元素
    5.3.3  評分應用過程
6　支持向量機模型（SupportVectorMachineModel）
  6.1  支持向量機模型基礎知識
  6.2  支持向量機模型演算法簡介
  6.3  支持向量機模型元素
    6.3.1  模型屬性
    6.3.2  模型子元素
    6.3.3  評分應用過程

7　時間序列模型（TimeSeriesModel）
  7.1  時間序列模型基礎知識
  7.2  時間序列模型演算法簡介
    7.2.1  演算法概述
    7.2.2  指數平滑演算法
  7.3  時間序列模型元素
    7.3.1  模型屬性
    7.3.2  模型子元素
    7.3.3  評分應用過程
8　聚合模型（MiningModel）
  8.1  模型聚合基礎知識
  8.2  挖掘模型MiningModel
附錄
後記

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