完结共53章
倒序
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版权信息
内 容 简 介
前 言
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
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3.1 k-近邻基本算法
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3.2 评价分类效果的常见指标
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3.3 影响算法精确度的若干问题
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3.4 k-近邻算法示例
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练 习 赛
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第 4 章 朴素贝叶斯
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4.1 贝叶斯定理
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4.2 贝叶斯基本算法
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4.3 贝叶斯算法案例
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4.4 处理连续特征
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练 习 赛
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第5章 回 归
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5.1 线性回归的最简示例
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5.2 线性回归的一般形式
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5.3 逻辑回归的最简示例
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5.4 逻辑回归的一般形式
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5.5 小结和讨论
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练 习 赛
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第 6 章 决策树
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6.1 构建决策树
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6.2 经典决策树：ID3、C4.5 和 CART
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6.3 连续值、缺失值和剪枝
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6.4 小结和讨论
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练 习 赛
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第 7 章 关联规则挖掘
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7.1 基本算法思想
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7.2 Apriori 算法示例
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7.3 小结和讨论
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练 习 赛
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第 8 章 数据挖掘应用创新案例
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8.1 提升生产制造过程的良品率
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8.2 刻画全球化对碳排放的影响
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8.3 捕捉电商评论中的用户情感
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8.4 实时发现微博中的热点事件
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推荐阅读材料
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反侵权盗版声明
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作者简介
更新时间：2020-09-09 10:41:20