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主编推荐语

数据挖掘精髓浓缩,掌握六大方法贯通理念。

内容简介

本书是数据挖掘精髓的浓缩。第1章用通俗易懂的语言回答五个基本的问题,包括什么是数据,什么是大数据,什么是数据挖掘,以及数据挖掘能挖掘出哪些东西和会产生什么价值。然后用六章的篇幅,介绍k-均值、k-近邻、朴素贝叶斯、决策树、回归分析和关联规则挖掘六种方法。显然,这六种方法并不是数据挖掘的全部,如没有介绍神经网络、支持向量机等等,但是我们认为这六种方法非常简洁、优美、实用,如果掌握了这六种方法,数据挖掘的理念和思想,应该说基本贯通了。第8章介绍一些实际的应用,让大家看看简单的数据挖掘方法如何产生巨大的价值。

目录

  • 封面
  • 扉页
  • 版权页
  • 前言
  • 目录
  • 第1章 概 述
  • 1.1 什么是数据
  • 1.2 什么是大数据
  • 1.3 什么是数据挖掘
  • 1.4 能挖掘出什么
  • 1.5 会产生什么价值
  • 第 2 章 k-均值
  • 2.1 基本算法
  • 2.2 k-均值示例
  • 2.3 k-均值算法的局限性
  • 练 习 赛
  • 第 3 章 k-近邻
  • 3.1 k-近邻基本算法
  • 3.2 评价分类效果的常见指标
  • 3.3 影响算法精确度的若干问题
  • 3.4 k-近邻算法示例
  • 练 习 赛
  • 第 4 章 朴素贝叶斯
  • 4.1 贝叶斯定理
  • 4.2 贝叶斯基本算法
  • 4.3 贝叶斯算法案例
  • 4.4 处理连续特征
  • 练 习 赛
  • 第5章 回 归
  • 5.1 线性回归的最简示例
  • 5.2 线性回归的一般形式
  • 5.3 逻辑回归的最简示例
  • 5.4 逻辑回归的一般形式
  • 5.5 小结和讨论
  • 练 习 赛
  • 第 6 章 决策树
  • 6.1 构建决策树
  • 6.2 经典决策树:ID3、C4.5 和 CART
  • 6.3 连续值、缺失值和剪枝
  • 6.4 小结和讨论
  • 练 习 赛
  • 第 7 章 关联规则挖掘
  • 7.1 基本算法思想
  • 7.2 Apriori 算法示例
  • 7.3 小结和讨论
  • 练 习 赛
  • 第 8 章 数据挖掘应用创新案例
  • 8.1 提升生产制造过程的良品率
  • 8.2 刻画全球化对碳排放的影响
  • 8.3 捕捉电商评论中的用户情感
  • 8.4 实时发现微博中的热点事件
  • 推荐阅读材料
  • 封底
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月,是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社,是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展,已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域,综合出版能力位居全国出版行业前列。