《常用数据挖掘算法从入门到通晓》种类小说学习目录

发布时间:2019-02-21  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通晓》连串共21篇小说,首要向大家介绍了归纳K-means聚类,决策树分类,人工神经互联网以及协助向量机10多种常用的数码挖掘算法理论实际的案例。本文给出一切的链接以及每一篇小说的简介,我们可以按照本人的内需有选取性地上学和查阅,真正想学习多少挖掘和机器学习不过算法理论基础又不够扎实的同桌提出把这一比比皆是的稿子都看一看,每日看一些也不用多短时间就可以看完了,每一篇小说除了以尽量不难通俗的言语给大家介绍理论部分外,还说不上详细的案例扶助咱们领悟和巩固,希望对继续大家进一步的就学抱有协理。

CONTENT

第一篇:《常用数据挖掘算法从入门到明白第贰章数据预处理(1)数据预处理简介》

介绍了多少预处理的目标常用的多少预处理方法一般数量预处理流程

第二篇:《常用数据挖掘算法从入门到明白第②章数据预处理(2)数据清理》

介绍了填充缺失值细腻噪声数据的数量清理办法。

第三篇:《常用数据挖掘算法从入门到掌握第1章数据预处理(3)数据集成》

介绍了数量集成的定义数码集成的故事情节格局集成和目标匹配冗余数码的处理数值争辨的检测息争决的数目集成方法。

第四篇:《常用数据挖掘算法从入门到驾驭第3章数据预处理(4)数据变换》

介绍了平整/光滑处理汇聚操作数量泛化数码规范化属性构造/特征构造的数额变换格局。

第五篇:《常用数据挖掘算法从入门到精晓第三章数据预处理(5)数据归约》

介绍了数据归约的定义数码立方体聚集维归约数据压缩数值规约直方图的数目规约方法。

第六篇:《常用数据挖掘算法从入门到通晓第①章数据预处理(6)数据离散化和概念分层》

介绍了数据离散化和定义分层的定义数值数据的离散化和定义分层建立的法门分箱方法:一种简易的离散化技术离散化:直方图方法离散化:聚类分析方法的多少离散化和定义分层方法。

第七篇:《常用数据挖掘算法从入门到精晓 第1章
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品质评价规则K-means聚类算法原理和步骤K-means聚类算法实例

第八篇:《常用数据挖掘算法从入门到明白 第②章
K-中央点聚类算法》

介绍了K-大旨点聚类算法简介K-中央点聚类算法原理各个状态的代价函数K-中央点聚类算法步骤K-中央点聚类算法实例

第九篇:《常用数据挖掘算法从入门到通晓第陆章SOM神经网络聚类(上)》

介绍了SOM神经网络简介SOM神经网络的构造相似性测量竞争学习规则WTA(Winner-Take-All)竞争学习步骤

第十篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通第肆章SOM神经互连网聚类(下)》

介绍了SOM互联网的拓扑结构SOM网的权值调整域SOM互连网的运转原理SOM互联网的算法流程SOM网络算法实例SOM神经互联网聚类算法的简约明了

第9一篇:《常用数据挖掘算法从入门到了然 第5章
贝叶斯分类算法》

介绍了分类分析贝叶斯几率—主观几率几率基础知识Bayes
决策理论
贝叶斯分类案例

第10二篇:《常用数据挖掘算法从入门到明白 第陆章
决策树分类算法概述》

介绍了决策树分类模型简介决策树的结构决策树分类模型学习分拣特征拔取决策树的剪枝

第⑧三篇:《常用数据挖掘算法从入门到明白 第7章
ID3决策树分类算法》

介绍了ID3算法原理介绍熵和新闻增益ID3算法的新闻增益算法ID3算法实例分析

第⑨四篇:《常用数据挖掘算法从入门到明白 第⑧章
C4.5决策树分类算法》

介绍了C4.五分类算法介绍音信增益比(Information Gain
Ratio)
对连年型属性的处理对样本缺失值的处理C4.5算法步骤C4.5算法实例分析

第捌五篇:《常用数据挖掘算法从入门到了解 第天问CA奥迪Q5T决策树分类算法》

介绍了CARAV4T算法简介(Classification And Regression
Tree)
Gini指数对缺失值和两次三番属性的拍卖CA哈弗T决策树的算法步骤CA昂科雷T算法实例分析

第捌六篇:《常用数据挖掘算法从入门到通晓 第玖章
支持向量机理论基础》

介绍了统计学习理论经历危机和结构危害函数集的VC维

第⑨七篇:《常用数据挖掘算法从入门到明白 第拾一章
扶助向量机算法》

介绍了结构危机最小化(Structural Risk
Minimization,S揽胜M)
分拣难点的数学表示分拣难题的学习方法线性可分情形:最大间距规律近似线性可分景况线性不可分意况核函数K(xi,xj)

第八八篇:《常用数据挖掘算法从入门到通晓 第柒二章
人工神经网络算法》

介绍了人工神经网络简介人工神经元模型神经网络模型的多少个成分前馈(forward)神经网络BP神经互联网模型BP神经互联网陶冶的三个级次BP神经网络参数设定BP互连网的正向传递进程BP网络的反向传播进度BP神经互连网的算法步骤

第玖九篇:《数据挖掘算法之提到规则挖掘Apriori算法详细进程》

介绍了关联规则挖掘的定义波及规则的种类支撑度与置信度往往项集Apriori定理Apriori算法关联规则挖掘详细进度

第3十篇:《数据挖掘技术之回归分析超全总计,常见回归模型介绍及应用场景》

介绍了回归分析介绍简单线性回归简短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③十一篇:《数据挖掘关键技术、步骤与算法发展历史,超全总计!》

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