Data Mining pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Prentice Hall

作者:Robert Groth

出品人:

页数:325

译者:

出版时间:1999-11-07

价格:USD 45.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780130862716

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• 机器学习
• 数据分析
• 人工智能
• 统计学习
• 模式识别
• 数据库
• 算法
• 大数据
• 知识发现

《数据挖掘》 内容概要： 本书深入探讨了数据挖掘的理论基础、核心算法以及实际应用。我们将从数据挖掘的基本概念入手，逐步引申到数据的预处理、特征选择、模式识别、关联规则挖掘、分类、聚类、回归等关键技术。同时，本书还将涵盖一些高级主题，如文本挖掘、时间序列挖掘、图挖掘以及对海量数据的处理方法。我们旨在为读者提供一个全面而深入的理解，帮助他们掌握从海量数据中发现有价值信息和知识的技能。 本书结构与特色： 本书共分为 [具体章节数量，例如：十二] 章，每章都力求深入浅出，理论与实践相结合。 第一章：引言 数据挖掘概述： 什么是数据挖掘？它与数据仓库、商业智能、机器学习等概念的关系。 数据挖掘的价值： 为什么我们需要数据挖掘？它能在商业、科学、社会等领域带来什么好处？ 数据挖掘的典型应用场景： 市场营销、金融风险控制、科学研究、医疗诊断等。 数据挖掘过程模型： CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）等通用流程的介绍。 第二章：数据预处理 数据质量问题： 噪声、缺失值、不一致性等。 数据清洗技术： 缺失值填充（均值、中位数、模型预测）、噪声处理（平滑、聚类）、异常值检测与处理。 数据集成： 如何合并来自不同数据源的数据。 数据变换： 规格化（Min-Max, Z-score）、离散化（等宽、等深、基于树）、属性构造。 数据约简： 维度约简（主成分分析 PCA, 因子分析 FA）、数量约简（抽样、聚类、直方图）、表示约简（小波变换）。 第三章：特征选择与提取 特征选择的重要性： 降维、提高模型效率、避免过拟合。 过滤（Filter）方法： 基于统计学的度量，如卡方检验、互信息、相关系数。 包裹（Wrapper）方法： 利用学习算法评估特征子集，如递归特征消除（RFE）。 嵌入（Embedded）方法： 特征选择集成在模型训练过程中，如Lasso回归。 特征提取： 从原始特征中创建新的、更具信息量的特征，如独立成分分析（ICA）。 第四章：关联规则挖掘 基本概念： 事务、项集、支持度、置信度、提升度。 Apriori算法： 频繁项集生成与规则生成的经典算法。 FP-growth算法： 一种高效的频繁项集挖掘算法，无需候选生成。 强关联规则的生成： 评估规则的有效性。 应用： 购物篮分析、推荐系统。 第五章：分类 分类概述： 有监督学习、分类模型、分类准确性度量。 决策树： ID3, C4.5, CART算法，剪枝技术。 贝叶斯分类器： 朴素贝叶斯、贝叶斯信念网络。 支持向量机（SVM）： 线性SVM、非线性SVM、核函数。 集成学习： Bagging（如随机森林）、Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）。 K近邻（KNN）算法。 第六章：回归 回归概述： 预测连续值，回归模型。 线性回归： 简单线性回归、多元线性回归。 多项式回归。 岭回归与Lasso回归： 正则化技术。 决策树回归。 支持向量回归（SVR）。 第七章：聚类 聚类概述： 无监督学习、聚类任务、聚类评估。 划分（Partitioning）方法： K-Means算法及其变种（K-Medoids）。 层次（Hierarchical）方法： 凝聚型与分裂型聚类。 基于密度（Density-based）的方法： DBSCAN算法。 基于模型（Model-based）的方法： 高斯混合模型（GMM）。 聚类评估指标： 轮廓系数、Calinski-Harabasz指数。 第八章：异常检测（离群点分析） 异常检测的定义与重要性。 基于统计的方法： Z-score, IQR。 基于距离的方法： K近邻距离。 基于密度的方法： Local Outlier Factor (LOF)。 基于模型的方法： One-Class SVM。 应用： 欺诈检测、网络入侵检测。 第九章：时间序列数据挖掘 时间序列数据的特点： 顺序性、自相关性。 时间序列分析基础： 趋势、季节性、周期性、随机性。 时间序列预测模型： ARIMA模型，指数平滑。 时间序列相似性度量： Euclidean距离, Dynamic Time Warping (DTW)。 时间序列模式挖掘： 季节性分解，周期检测。 第十章：文本挖掘 文本数据的表示： 词袋模型（Bag-of-Words），TF-IDF。 文本预处理： 分词、停用词去除、词形还原/词干提取。 文本分类： 朴素贝叶斯，SVM for text。 主题模型： Latent Dirichlet Allocation (LDA)。 情感分析。 第十一章：数据挖掘系统的构建与评估 数据挖掘工具与平台： Weka, RapidMiner, Python库（Scikit-learn, Pandas, NumPy）。 模型评估与选择： 交叉验证、精度、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC。 模型解释性与可信度。 数据挖掘项目的实施步骤。 第十二章：高级主题与未来展望 图挖掘： 图的表示、图模式挖掘、图分类。 社交网络分析。 大数据环境下数据挖掘技术： MapReduce, Spark。 隐私保护数据挖掘。 数据挖掘的伦理问题。 数据挖掘的未来趋势。 学习目标： 通过学习本书，读者将能够： 理解数据挖掘的核心概念和流程。 掌握常见数据预处理技术，为数据挖掘做好准备。 熟练运用各类数据挖掘算法，包括关联规则、分类、回归和聚类。 能够识别并解决实际问题中的数据挖掘挑战。 了解不同领域的数据挖掘应用，并具备将其应用于自身工作的能力。 为进一步深入学习数据科学和机器学习奠定坚实的基础。 目标读者： 本书适合以下人群阅读： 对数据分析和数据挖掘感兴趣的学生和研究人员。 希望提升数据分析技能以解决实际业务问题的从业人员（如数据分析师、市场营销人员、产品经理、金融分析师等）。 计算机科学、统计学、信息科学等相关专业的本科生和研究生。 任何希望了解如何从海量数据中挖掘有价值信息的人。 本书以清晰的逻辑、丰富的案例和实用的代码示例，旨在帮助读者成为一名优秀的数据挖掘实践者。

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