- 收听数
 - 0
 - 性别
 - 保密
 - 听众数
 - 4
 - 最后登录
 - 2017-10-20
 - QQ
  - UID
 - 11853
 - 阅读权限
 - 30
 - 帖子
 - 236
 - 精华
 - 0
 - 在线时间
 - 42 小时
 - 注册时间
 - 2014-10-21
  
 
 
 
   
- 科研币
 - 23 
 - 速递币
 - 150 
 - 娱乐币
 - 2119 
 - 文献值
 - 1 
 - 资源值
 - 0 
 - 贡献值
 - 0 
  
 | 
 本帖最后由 dahe 于 2014-12-15 18:35 编辑  
 
编辑推荐 
  1. 由资深数据挖掘技术专家撰写,深入学习数据挖掘技术并进行工程实践的必读之作。 
  2. 从基本概念到数据挖掘应用系统的开发,包含数据挖掘实践的全过程与经验总结。 
 
内容推荐 
  数据挖掘是当前最活跃的领域之一。本书作者根据自己20年数据挖掘方面的经验,总结了数据挖掘的理论知识和实践经验,提供了大量一线资料。本书首先介绍数据挖掘的概念和误区,然后介绍数据探索的方法,包括数据查探、数据描绘、数据变换、数据优化等,重点介绍了相关算法,包括:相关因子算法、聚类算法、分类算法、回归与测试算法等。不仅列举了详细示例,还介绍了算法在工程实践中的具体应用,特别是总结了自己独特的一些新算法,例如秩相关因子选择算法、矢量相关因子选择算法、密度分布聚类算法、概率特征模型算法等。还剖析了几个热门领域的实际应用,涉及医药学、信息安全、新闻分析、商品推荐、证券预测等领域的应用。最后归纳总结了数据挖掘应用系统的开发方案,并介绍一个数据挖掘工具的应用。本书可供数据挖掘、数据仓库、数据库等领域的技术人员参考,也可供想建立智能计算系统的企业信息系统管理人员参考。 
 
        |   
 
  
 |