名称 数据挖掘方法与模型
索引号 TP311.13/201128
分类号 TP311.13
TP311.13(数据库理论与系统)
TP311.1(程序设计)
TP311(程序设计、软件工程)
TP31(计算机软件)
TP3(计算技术、计算机技术)
TP(自动化技术计算技术技术)
T(工业技术)
作者 拉罗斯、刘燕权、
出版社 北京 : 高等教育出版社, 2011
ISBN 978-7-04-030968-3
页数 287页 : 图 ; 24cm
价格 CNY49.00
标签 数据挖掘、计算机、计算机科学、
简介
注解 责任者Larose规范汉译姓: 拉罗斯 有书目 本书分为7章,第1章是对降维方法的介绍;第2章至第6章为经典的数据挖掘算法和技术,包括一元回归模型、多元回归模型、逻辑回归模型、贝叶斯网络分析以及遗传算法,通过实际案例引导读者由已预处理的数据使用不同的挖掘技术从而得出所需结论;第7章为基于数据挖掘过程模型上的多个案例研究,通过多个领域的案例来阐述算法和技术是如何被运用的。
书籍简介

《数据挖掘方法与模型》讲述了:当下,由于强大的数据挖掘软件平台很容易获得,草率地使用数据挖掘方法和技术将导致挖掘的结果混淆难解。这种失误往往源自盲目使用“黑盒子”方法进行数据挖掘,而最好的避免途径就是使用“自盒子”方法,理解隐藏在软件背后的算法和统计模型结构。
《数据挖掘方法与模型》分为7章,第1章是对降维方法的介绍,这是数据挖掘技术的一个先决条件;第2章至第6章为经典的数据挖掘算法和技术,包括一元回归模型、多元回归模型、逻辑回归模型、贝叶斯网络分析以及遗传算法,通过实际案例引导读者由已预处理的数据使用不同的挖掘技术从而得出所需结论;第7章为基于数据挖掘过程模型上的多个案例研究,通过多个领域的案例来阐述算法和技术是如何被运用的。
《数据挖掘方法与模型》可作为数据挖掘课程教学用书,适用于高年级本科生和研究生的教学,也可供科研人员参考使用。