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  • 资源名称:数据挖掘十大算法

    内容简介:

    《世界著名计算机教材精选:数据挖掘十大算法》详细介绍了在实际中用途最广、影响最大的十种数据挖掘算法,这十种算法是数据挖掘领域的顶级专家进行投票筛选的,覆盖了分类、聚类、统计学习、关联分析和链接分析等重要的数据挖掘研究和发展主题。《世界著名计算机教材精选:数据挖掘十大算法》对每一种算法都进行了多个角度的深入剖析,包括算法历史、算法过程、算法特性、软件实现、前沿发展等,此外,在每章最后还给出了丰富的习题和精挑细选的参考文献,对于读者掌握算法基本知识和进一步研究都非常有价值,对数据挖掘、机器学习和人工智能等学科的课程的设计有指导意义。

    资源目录:

    第1章C4.5 1

    1.1引言2

    1.2算法描述3

    1.3算法特性6

    1.3.1决策树剪枝6

    1.3.2连续型属性8

    1.3.3缺失值处理8

    1.3.4规则集诱导9

    1.4软件实现10

    1.5示例10

    1.5.1 Golf数据集10

    1.5.2 Soybean数据集11

    1.6高级主题11

    1.6.1二级存储12

    1.6.2斜决策树12

    1.6.3特征选择12

    1.6.4集成方法12

    1.6.5分类规则13

    1.6.6模型重述13

    1.7习题14

    参考文献15

    第2章k-means18

    2.1引言19

    2.2算法描述19

    2.3可用软件22

    2.4示例23

    2.5高级主题27

    2.6小结28

    2.7习题28

    参考文献29

    第3章SVM: 支持向量机31

    3.1支持向量分类器32

    3.2支持向量分类器的软间隔优化34

    3.3核技巧35

    3.4理论基础38

    3.5支持向量回归器40

    3.6软件实现41

    3.7当前和未来的研究41

    3.7.1计算效率41

    3.7.2核的选择41

    3.7.3泛化分析42

    3.7.4结构化支持向量机的学习42

    3.8习题43

    参考文献44

    第4章Apriori47

    4.1引言48

    4.2算法描述48

    4.2.1挖掘频繁模式和关联规则48

    4.2.2挖掘序列模式52

    4.2.3讨论53

    4.3软件实现54

    4.4示例55

    4.4.1可行示例55

    4.4.2性能评估60

    4.5高级主题61

    4.5.1改进Apriori类型的频繁模式挖掘61

    4.5.2无候选的频繁模式挖掘62

    4.5.3增量式方法63

    4.5.4稠密表示: 闭合模式和最大模式63

    4.5.5量化的关联规则64

    4.5.6其他的重要性/兴趣度度量方法65

    4.5.7类别关联规则66

    4.5.8使用更丰富的形式: 序列、树和图66

    4.6小结67

    4.7习题67

    参考文献68

    第5章EM72

    5.1引言73

    5.2算法描述74

    5.3软件实现74

    5.4示例75

    5.4.1例5.1: 多元正态混合75

    5.4.2例5.2: 混合因子分析78

    5.5高级主题80

    5.6习题81

    参考文献87

    第6章PageRank90

    6.1引言91

    6.2算法描述92

    6.3一个扩展: Timed-PageRank95

    6.4小结96

    6.5习题96

    参考文献97

    第7章AdaBoost98

    7.1引言99

    7.2算法描述99

    7.2.1符号定义99

    7.2.2通用推举过程100

    7.2.3AdaBoost算法101

    7.3示例103

    7.3.1异或问题求解103

    7.3.2真实数据上的性能104

    7.4实际应用105

    7.5高级主题107

    7.5.1理论问题107

    7.5.2多类别AdaBoost110

    7.5.3其他高级主题111

    7.6软件实现111

    7.7习题112

    参考文献113

    第8章kNN: k-最近邻115

    8.1引言116

    8.2算法描述116

    8.2.1宏观描述116

    8.2.2若干议题117

    8.2.3软件实现118

    8.3示例118

    8.4高级主题120

    8.5习题121

    致谢121

    参考文献122

    第9章Naive Bayes124

    9.1引言125

    9.2算法描述125

    9.3独立给力127

    9.4模型扩展128

    9.5软件实现130

    9.6示例130

    9.6.1例1130

    9.6.2例2132

    9.7高级主题133

    9.8习题133

    参考文献134

    第10章CART: 分类和回归树136

    10.1前身137

    10.2概述138

    10.3示例138

    10.4算法描述140

    10.5分裂准则141

    10.6先验概率和类别均衡142

    10.7缺失值的处理144

    10.8属性的重要度145

    10.9动态特征构造146

    10.10代价敏感学习147

    10.11停止准则、剪枝、树序列和树选择147

    10.12概率树149

    10.13理论基础150

    10.14 CART之后的相关研究150

    10.15可用软件151

    10.16习题152

    参考文献153

    资源截图:

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