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图书信息
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数据挖掘导论
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| ISBN： | 9787302381044 |
定价： | ￥34.00 |
| 作者： | 戴红，常子冠，于宁主编 |
出版社： | 清华大学出版社 |
| 出版时间： | 2015年01月 |
开本： | 26cm |
| 页数： | 207页 |
中图法： | TP274 |
印次： | 2019.08重印 |
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290
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2026-04-20
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图书简介 | | 本书共分8章，主要内容分为三个专题：技术、数据和评估。技术专题包括决策树技术、K-means算法、关联分析技术、神经网络技术、回归分析技术、贝叶斯分析、凝聚聚类、概念分层聚类、混合模型聚类技术的EM算法、时间序列分析和基于Web的数据挖掘等常用的机器学习方法和统计技术。数据专题包括数据库中的知识发现处理模型和数据仓库及OLAP技术。评估专题包括利用检验集分类正确率和混淆矩阵，并结合检验集置信区间评估有指导学习模型，使用无指导聚类技术评估有指导模型，利用Lift和假设检验比较两个有指导学习模型，使用MS Excel 2010和经典的假设检验模型评估属性，使用簇质量度量方法和有指导学习技术评估无指导聚类模型。 |
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