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数据挖掘方法与模型
☆☆☆☆☆
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拉罗斯 作者
译者
2011-3 出版日期
287 页数
49.00元 价格
国外信息技术优秀图书选译 丛书系列
9787040309683 图书编码

数据挖掘方法与模型 在线电子书 图书标签: 数据挖掘  计算机科学  计算机   

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发表于2024-11-25

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数据挖掘方法与模型 在线电子书 用户评价

评分☆☆☆☆☆

涉及降维，回归，贝叶斯分类，遗传算法等。好书推荐。

评分☆☆☆☆☆

总体来说入门级。侧重理解，变黑箱为白盒子。 主要内容包括三部分：一是降维(第一章），二是回归、贝叶斯估计、逻辑算法(第二章到第六章），三是案例(最后一章)。 数据挖掘是一个不可分割的整体过程，从业务问题沟通，数据选择和管理，数据预处理，建立模型，模型评价，直到最后的模型部署。这是一个标准流程。 特别赞同这个观点！

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数据挖掘方法与模型 在线电子书 著者简介

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数据挖掘方法与模型 在线电子书 图书描述

《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。

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数据挖掘方法与模型 在线电子书 读后感

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