完结共83章
倒序
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版权信息
作者简介
内容简介
编委会
总序
第2版前言
第1版前言
第1章 绪论
1.1 数据挖掘的基本概念
1.2 数据挖掘的起源及发展
1.3 数据挖掘的常用工具
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1.4 数据挖掘的应用
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习题
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参考文献
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第2章 数据特征分析及预处理
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2.1 数据类型
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2.2 数据特征分析
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2.3 数据预处理
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2.4 数据的相似性
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习题
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参考文献
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第3章 分类
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3.1 分类概述
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3.2 决策树
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3.3 贝叶斯分类
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3.4 支持向量机
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3.5 实战：Python支持向量机分类
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习题
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参考文献
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第4章 回归
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4.1 回归的基本概念
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4.2 一元回归分析
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4.3 多元线性回归分析
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4.4 逻辑回归分析
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4.5 其他回归分析
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4.6 实战：获得最大有效率时的药物用量
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习题
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参考文献
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第5章 聚类
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5.1 聚类基本概念
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5.2 划分聚类方法
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5.3 层次聚类方法
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5.4 密度聚类方法
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5.5 实战：Python聚类分析
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习题
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参考文献
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第6章 关联规则
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6.1 基本概念
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6.2 Apriori算法：通过限制候选产生发现频繁项集
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6.3 FP-growth算法
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6.4 其他关联规则算法
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6.5 实战：购物篮关联规则挖掘
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习题
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参考文献
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第7章 集成学习
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7.1 集成学习的概念
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7.2 Bagging算法与随机森林算法
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7.3 Boosting算法
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7.4 结合策略
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7.5 多样性
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7.6 实战案例
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7.7 本章小结
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习题
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参考文献
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第8章 推荐系统
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8.1 推荐系统概述
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8.2 基于内容的推荐
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8.3 协同过滤推荐
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8.4 基于标签的推荐
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8.5 实战：搭建一个电影推荐系统
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习题
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参考文献
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第9章 互联网数据挖掘
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9.1 链接分析与网页排序
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9.2 互联网信息抽取
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9.3 日志挖掘与查询分析
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9.4 Python实战案例
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习题
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参考文献
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附录A 大数据和人工智能实验环境
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作者简介
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封底
更新时间：2023-12-13 16:01:32