w88优德官网电脑版《常用数据挖掘算法从入门到精通》系列文章读目录

发布时间:2018-10-14  栏目:w88优德官网电脑版  评论:0 Comments

《常用数据挖掘算法从入门到精通》系列联合21篇章,主要为大家介绍了连K-means聚类,决策树分类,人工神经网络以及支撑于量机10多种常用的数量挖掘算法理论现实的案例。本文为有总体底链接以及各级一样首稿子的简介,大家好依据自己之内需有选择性地修及查阅,真正想读多少挖掘与机械上可是算法理论功底又不够扎实的同学提议把及时无异于层层之章都扣留同样看押,每天看一些吧未用多久就可以看完了,每一样首文章除了以尽量简单易懂的语言让大家介绍理论有外,还其次详细的案例帮助大家知道和巩固,希望对连续大家更的上学有帮助。

CONTENT

第一篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通
第一章节数据预处理(1)数据预处理简介》

介绍了数量预处理的目的常用之数额预处理方法相似数量预处理流程

第二篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通
第一回数据预处理(2)数据清理》

介绍了填充缺失值光噪声数据的数目清理办法。

第三篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通
第一回数据预处理(3)数据并》

介绍了数并的定义数码并的始末模式并与对象匹配冗余数据的拍卖数值冲突之检测与化解的数目并方法。

第四篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通
第一章节数据预处理(4)数据易》

介绍了平/光滑处理集结操作数泛化数规范化特性构造/特征构造的数易方式。

第五篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通
第一回数据预处理(5)数据归约》

介绍了数码归约的概念数码立方体聚集维归约数据压缩数值规约直方图的数据则方法。

第六篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通
第一章数据预处理(6)数据离散化和定义分层》

介绍了多少离散化和概念分层的定义数值数据的离散化和概念分层建立之法门分箱方法:一种植简易的离散化技术离散化:直方图方法离散化:聚类分析方法的数离散化和概念分层方法。

第七篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第二节
K-means聚类算法》

介绍了K-means聚类算法简介相似度准则与聚类性能评价则K-means聚类算法原理及步骤K-means聚类算法实例

第八篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第三段
K-中心点聚类算法》

介绍了K-中心点聚类算法简介K-中心点聚类算法原理季种状况的代价函数K-中心点聚类算法步骤K-中心点聚类算法实例

第九篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通
第四段SOM神经网络聚类(上)》

介绍了SOM神经网络简介SOM神经网络的组织相似性测量竞争上规则WTA(Winner-Take-All)竞争上步骤

第十篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通
第四章节SOM神经网络聚类(下)》

介绍了SOM网络的拓扑结构SOM网的权值调整域SOM网络的运行原理SOM网络的算法流程SOM网络算法实例SOM神经网络聚类算法的简便了解

第十一首:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第五节
贝叶斯分类算法》

介绍了分拣分析贝叶斯概率—主观概率概率基础知识Bayes
决策理论
贝叶斯分类案例

第十二首:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第六段
决策树分类算法概述》

介绍了决策树分类型简介决策树的组织核定树分类型学习分类特征选择决策树的剪枝

第十三篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第七回
ID3裁定树分类算法》

介绍了ID3算法原理介绍熵和消息增益ID3算法的信增益算法ID3算法实例分析

第十四首:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第八节
C4.5裁定树分类算法》

介绍了C4.5分类算法介绍信息增益比(Information Gain
Ratio)
本着连接型属性的拍卖针对样本缺失值的拍卖C4.5算法步骤C4.5算法实例分析

第十五首:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第九回
CART决策树分类算法》

介绍了CART算法简介(Classification And Regression
Tree)
Gini指数针对少失值和连续属性之拍卖CART决策树的算法步骤CART算法实例分析

第十六篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第十段
支持为量机理论基础》

介绍了统计上理论经历风险和布局风险函数成团的VC维

第十七篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第十一章节
支持向量机算法》

介绍了组织风险最小化(Structural Risk
Minimization,SRM)
分类问题的数学表示分拣问题之就学方法线性可划分情况:最特别间隔规律近似线性可划分情况线性不可分情形核函数K(xi,xj)

第十八篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第十二段
人工神经网络算法》

介绍了人工神经网络简介人为神经元模型神经网络模型的老三个元素前馈(forward)神经网络BP神经网络模型BP神经网络训练之少数独号BP神经网络参数设定BP网络的正向传递过程BP网络的反向传播过程BP神经网络的算法步骤

第十九首:《数据挖掘算法的提到规则挖掘Apriori算法详细过程》

介绍了干规则挖掘的概念涉嫌规则的类支撑过跟置信度往往项集Apriori定理Apriori算法关联规则挖掘详细过程

第二十篇:《数据挖掘技术之回归分析超全总结,常见回归模型介绍与下场景》

介绍了回归分析介绍简单线性回归简简单单多项式回归多元线性回归多元多项式回归多变量回归Logistic逻辑回归Poison泊松回归Cox比例风险回归

第二十一首:《数据挖掘关键技术、步骤和算法发展历史,超全总结!》

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