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數據挖掘與機器學習(基礎概念和演算法原書第2版)/電腦科學叢書

  • 作者：(美)穆罕默德·J.扎基//(巴西)小瓦格納·梅拉|責編:劉鋒//張秀華|譯者:計湘婷//盧苗苗//李軒涯
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111726890
  • 出版日期：2023/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：604
人民幣：RMB 199 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是一本數據挖掘與機器學習基礎演算法的入門書，針對初學者翔實地闡述所有核心概念和演算法，包括數據矩陣、圖數據、核方法、項集挖掘、聚類、貝葉斯分類器、決策樹、支持向量機、線性回歸、邏輯回歸、神經網路、深度學習等。
    這一版主要新增了關於回歸的部分，包括線性回歸和邏輯回歸、神經網路和深度學習，同時更新了其他章節的內容。本書提供豐富的示例，並配有相應的練習題，可以幫助讀者理解和鞏固相關主題。書中所有的演算法都已由作者實現，讀者可以利用書中介紹的相關演算法探究從科研到商業分析等應用場合中各種數據的模式和模型。
    本書主要面向相關專業高年級本科生和研究生，提供全面深入的數據挖掘、機器學習和統計學概述，為相關學生、研究人員和從業人員提供指導。
作者介紹
(美)穆罕默德·J.扎基//(巴西)小瓦格納·梅拉|責編:劉鋒//張秀華|譯者:計湘婷//盧苗苗//李軒涯
目錄
譯者序
前言
作者簡介
第一部分  數據分析基礎
  第1章  數據矩陣
    1.1  數據矩陣的組成
    1.2  屬性
    1.3  數據：代數和幾何觀點
      1.3.1  距離和角度
      1.3.2  均值和總方差
      1.3.3  正交投影
      1.3.4  線性無關和維數
    1.4  數據：概率觀點
      1.4.1  二元隨機變數
      1.4.2  多元隨機變數
      1.4.3  隨機抽樣與統計
    1.5  拓展閱讀
    1.6  練習
  第2章  數值型屬性
    2.1  一元分析
      2.1.1  集中趨勢度量
      2.1.2  離散度度量
    2.2  二元分析
      2.2.1  位置和離散度的度量
      2.2.2  相關性度量
    2.3  多元分析
    2.4  數據歸一化
    2.5  正態分佈
      2.5.1  一元正態分佈
      2.5.2  多元正態分佈
    2.6  拓展閱讀
    2.7  練習
  第3章  類別型屬性
    3.1  一元分析
      3.1.1  伯努利變數
      3.1.2  多元伯努利變數
    3.2  二元分析
    3.3  多元分析
    3.4  距離和角度
    3.5  離散化
    3.6  拓展閱讀
    3.7  練習
  第4章  圖數據
    4.1  圖的概念
    4.2  拓撲屬性
    4.3  中心度分析
      4.3.1  基本中心度
      4.3.2  Web中心度
    4.4  圖模型
      4.4.1  Erdos-Renyi隨機圖模型

      4.4.2  Watts-Strogatz小世界圖模型
      4.4.3  Barabasi-Albert無標度模型
    4.5  拓展閱讀
    4.6  練習
  第5章  核方法
    5.1  核矩陣
      5.1.1  再生核映射
      5.1.2  Mercer核映射
    5.2  向量核
    5.3  特徵空間中的基本核運算
    5.4  複雜對象的核
  ……
第二部分  頻繁模式挖掘
第三部分  聚類
第四部分  分類
第五部分  回歸

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