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大数据挖掘与应用

✍ Scribed by 王振武


Publisher
清华大学出版社
Year
2017
Tongue
Chinese
Leaves
387
Category
Library

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✦ Synopsis


本书对大数据挖掘与应用的基本算法进行了系统的介绍,每种算法不仅包括对算法基本原理的介绍,而且配有大量的例题以及基于阿里云数加平台的演示,这种理论与实践相结合的方式极大地方便了读者对抽象的数据挖掘算法的理解和掌握。本书共17章,内容覆盖了数据预处理、关联规则挖掘算法、分类算法和聚类算法及常见的数据挖掘应用,具体章节包括大数据简介、数据预处理技术、关联规则挖掘、逻辑回归方法、KNN算法、朴素贝叶斯分类算法、随机森林分类算法、支持向量机、人工神经网络算法、决策树分类算法、Kmeans聚类算法、K中心点聚类算法、自组织神经网络聚类算法、DBSCAN聚类算法以及社交网络分析方法及应用、文本分析方法及应用和推荐系统方法及应用等内容。本书可作为高等院校数据挖掘课程的教材,也可作为从事数据挖掘工作及其他相关工程技术工作的人员的参考书。

✦ Table of Contents


封面
扉页
内容简介
版权页
序言1
序言2
前言
目录
第一篇 基础篇
第1章 大数据简介
第二篇 技术篇
第2章 数据预处理技术
第3章 关联规则挖掘
第4章 逻辑回归方法
第5章 KNN算法
第6章 朴素贝叶斯分类算法
第7章 随机森林分类算法
第8章 支持向量机
第9章 人工神经网络算法
第10章 决策树分类算法
第11章 K-means聚类算法
第12章 K-中心点聚类算法
第13章 自组织神经网络聚类算法
第14章 DBSCAN聚类算法
第三篇 综合应用篇
第15章 社交网络分析方法及应用
第16章 文本分析方法及应用
第17章 推荐系统方法及应用
正文结束
参考文献
图书资源支持


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