数据挖掘概念和技术(PDF电子书)

[复制链接]
admin 发表于 2017-11-28 14:38:36
1156 1
【课程目录】
. m4 s9 q" _! I) [6 a6 h
第1章 引论* T! Q- i1 J* A$ P4 _9 Y

1.1 为什么进行数据挖掘& L# }/ _" T6 T4 }8 r
1.2 什么是数据挖掘
1.3 可以挖掘什么类型的数据+ o: Q$ P9 K% O9 G7 z  ~$ d
1.4 可以挖掘什么类型的模式
1.5 使用什么技术
1.6 面向什么类型的应用1 Q- q/ E/ W- \7 F) }% Z
1.7 数据挖掘的主要问题
+ C5 S% m& U9 w: _
第2章 认识数据
* l( D1 M7 o9 ?8 s; k/ O! l; A
2.1 数据对象与属性类型4 s. [% u- }3 }4 a; V1 N
2.2 数据的基本统计描述3 O2 h& D4 C4 q- @
2.3 数据可视化8 s4 B  S. R: G
2.4 度量数据的相似性和相异性
  D* I* W5 l+ x, T! K" o, V
第3章 数据预处理
" z* }- ~5 h+ H( {
3.1 数据预处理:概述3 U* r& i/ G. X
3.2 数据清理
3.3 数据集成
3.4 数据归约4 a* [- T* }& T0 O
3.5 数据变换与数据离散化
( B& Z" F8 p# p! ?  B& C" e
第4章 数据仓库与联机分析处理
0 `$ Q; A  g! X
4.1 数据仓库:基本概念+ \; x( m; B$ Q! {7 i3 x1 }
4.2 数据仓库建模:数据立方体与OLAP
4.3 数据仓库的设计与使用9 a; {7 P6 R# Q# f, O3 i& _$ k) b* }
4.4 数据仓库的实现
4.5 数据泛化:面向属性的归纳

第5章 数据立方体技术

5.1 数据立方体计算:基本概念
5.2 数据立方体计算方法
5.3 使用探索立方体技术处理高级查询1 X' Y1 }( g/ o& ?  Y; T7 R# r
5.4 数据立方体空间的多维数据分析  F$ D6 A- Q/ l. Q, ~& a9 \6 [
$ M3 X5 N  w& ~
第6章 挖掘频繁模式、关联和相关性:基本概念和方法$ [0 |  F6 z& w  Y7 Q2 e! V$ G# d/ A
8 V% O) Z" b. m# M" L
6.1 基本概念
6.2 频繁项集挖掘方法
6.3 哪些模式是有趣的:模式评估方法
, l9 D! y- ]- S/ s5 B
第7章 高级模式挖掘
& {6 }# w( I0 R
7.1 模式挖掘:一个路线图% i& Y2 r% A6 f5 M5 v
7.2 多层、多维空间中的模式挖掘
7.3 基于约束的频繁模式挖掘
7.4 挖掘高维数据和巨型模式/ r' b! E. v  k6 M6 T- z' I
7.5 挖掘压缩或近似模式" m/ L& g- s. _+ a: g
7.6 模式探索与应用* h4 T0 V* ?) n9 L% C3 L
8 j) H$ `+ Q3 }1 f
第8章 分类:基本概念

8.1 基本概念# \! f2 s5 y6 }1 x  G$ ?
8.2 决策树归纳! t5 N9 L" C) h$ ?8 O% L
8.3 贝叶斯分类方法+ o5 U  v- C$ F$ x* b+ m& y
8.4 基于规则的分类
8.5 模型评估与选择
8.6 提高分类准确率的技术

第9章 分类:高级方法

9.1 贝叶斯信念网络' k" n' u1 m/ p% i& y
9.2 用后向传播分类
9.3 支持向量机
9.4 使用频繁模式分类% Z2 D6 X9 I) c* E6 V% _; y
9.5 惰性学习法(或从近邻学习)
9.6 其他分类方法% Y- N, g" U  S* {9 r
9.7 关于分类的其他问题4 U3 [0 @$ }4 U4 I" }" E) p
5 d% Q! U6 s, o0 D/ o4 ]8 U) e2 p
第10章 聚类分析:基本概念和方法  d2 b: d( x7 `1 W/ x1 B& p4 o
" D% W+ _: [/ V7 p" ^
10.1 聚类分析
10.2 划分方法
10.3 层次方法
10.4 基于密度的方法
10.5 基于网格的方法
10.6 聚类评估! D  u2 F9 t( i4 F
* t- [" j/ ^& l! @
第11章 高级聚类分析
8 L$ h8 i) M% z$ A
11.1 基于概率模型的聚类
11.2 聚类高维数据8 X7 M. H$ m$ _$ D3 k  Y
11.3 聚类图和网络数据' {0 _8 N4 E8 M/ y2 v$ x: A) `. H
11.4 具有约束的聚类: R) C* l: \5 Y; f# K% C9 [
6 F- y# X$ q/ G( l" K
第12章 离群点检测
9 m$ {: Z3 R( s) O
12.1 离群点和离群点分析+ O! i( h( \) G; U
12.2 离群点检测方法- y2 l0 R) H5 E7 G
12.3 统计学方法
12.4 基于邻近性的方法
12.5 基于聚类的方法( r  N: w$ K! V, {: k$ m) x" |
12.6 基于分类的方法1 t' y+ g/ W7 F' _
12.7 挖掘情境离群点和集体离群点
12.8 高维数据中的离群点检测

第13章 数据挖掘的发展趋势和研究前沿$ p* S" I. C6 Q& f2 p% O

13.1 挖掘复杂的数据类型5 K; m+ N& T/ L2 @$ j. J; C
13.2 数据挖掘的其他方法
13.3 数据挖掘应用
13.4 数据挖掘与社会& |8 s: s8 Z+ f2 ^+ {  V
13.5 数据挖掘的发展趋势
; r  R( b" ~2 E5 d2 `
【课程目录】
下载地址:
游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复






上一篇:高性能MySQL(第3版) 中文PDF带目录清晰版
下一篇:mysql必知必会
回复

使用道具 举报

Little_Prince 发表于 2019-3-23 21:53:56
膜拜神贴,后面的请保持队形~支持吾爱编程网!
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

返回顶部 返回列表

平台简介

吾爱编程网:http://www.52pg.net/是IT技能学习交流平台,我们提供了丰富的移动端开发、php开发、web前端开发、android开发、Java开发、Python开发、大数据开发、区块链开发、人工智能开发以及html5等大量的实战视频教程资源。(如果我们有侵犯了您权益的资源请联系我们删除)

点击这里给我发消息|Archiver|手机版|小黑屋|站点地图|吾爱编程  |网站地图 | VIP购买

Powered by Discuz! X3.2  © 2017-2020 Comsenz Inc.  吾爱编程网