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數據挖掘(概念與技術原書第4版)/電腦科學叢書

  • 作者：(美)韓家煒//(加)裴健//童行行|責編:朱劼|譯者:丁小歐//柴成亮//劉雪莉//王宏志
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111775935
  • 出版日期：2025/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：554
人民幣：RMB 129 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是數據挖掘領域的經典作品，首次出版至今已20余年，成為數據挖掘學習者的必讀教材。作為領域的奠基之作，本書創建了數據挖掘的技術分類學框架、從基礎理論到應用案例的完整知識體系，同時，跟隨時代和技術的發展，不斷完善和更新。既適合作為電腦科學、數據科學、人工智慧等相關專業學生的課程教材，也適合作為相關領域研究人員及從業者的專業參考書。
作者介紹
(美)韓家煒//(加)裴健//童行行|責編:朱劼|譯者:丁小歐//柴成亮//劉雪莉//王宏志
目錄
譯者序
推薦序
第2版序
前言
致謝
作者簡介
第1章  緒論
  1.1  什麼是數據挖掘
  1.2  數據挖掘：知識發現中不可或缺的一步
  1.3  數據挖掘的數據類型多樣性
  1.4  挖掘各種各樣的知識
    1.4.1  多維數據匯總
    1.4.2  挖掘頻繁模式、關聯和相關性
    1.4.3  用於預測分析的分類和回歸
    1.4.4  聚類分析
    1.4.5  深度學習
    1.4.6  離群點分析
    1.4.7  數據挖掘的所有結果都有趣嗎
  1.5  數據挖掘：多學科的交匯
    1.5.1  統計學與數據挖掘
    1.5.2  機器學習與數據挖掘
    1.5.3  資料庫技術與數據挖掘
    1.5.4  數據挖掘與數據科學
    1.5.5  數據挖掘與其他學科
  1.6  數據挖掘與應用
  1.7  數據挖掘與社會
  1.8  總結
  1.9  練習
  1.10  文獻註釋
第2章  數據、度量與數據預處理
  2.1  數據類型
    2.1.1  標稱屬性
    2.1.2  二元屬性
    2.1.3  序數屬性
    2.1.4  數值屬性
    2.1.5  離散屬性與連續屬性
  2.2  數據的基本統計描述
    2.2.1  中心趨勢度量
    2.2.2  數據離散趨勢度量
    2.2.3  協方差和相關係數
    2.2.4  數據基本統計描述的圖形顯示
  2.3  數據的相似性與相異性度量
    2.3.1  數據矩陣與相異性矩陣
    2.3.2  標稱屬性的鄰近性度量
    2.3.3  二元屬性的鄰近性度量
    2.3.4  數值屬性的相異性：閔可夫斯基距離
    2.3.5  序數屬性的鄰近性度量
    2.3.6  混合類屬性的相異性
    2.3.7  餘弦相似性
    2.3.8  度量相似的分佈：Kullback-Leibler散度

    2.3.9  捕獲相似性度量中的隱藏語義
  2.4  數據質量、數據清洗和數據集成
    2.4.1  數據質量度量
    2.4.2  數據清洗
    2.4.3  數據集成
  2.5  數據轉換
    2.5.1  規範化
    2.5.2  離散化
    2.5.3  數據壓縮
    2.5.4  抽樣
  2.6  維歸約
    2.6.1  主成分分析
    2.6.2  屬性子集選擇
  ……
第3章  數據倉庫和在線分析處理
第4章  模式挖掘：基本概念和方法
第5章  模式挖掘：高級方法
第6章  分類：基本概念和方法
第7章  分類：高級方法
第8章  聚類分析：基本概念和方法
第9章  聚類分析：高級方法
第10章  深度學習
第11章  離群點檢測
第12章  數據挖掘趨勢和研究前沿
附錄A  數學背景
參考文獻

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