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数据挖掘方法与模型

当下，由于强大的数据挖掘软件平台很容易获得，草率地使用数据挖掘方法和技术将导致挖掘的结果混淆难解。这种失误往往源自盲目使用“黑盒子”方法进行数据挖掘，而最好的避免途径就是使用“自盒子”方法，理解隐藏在软件背后的算法和统计模型结构。

本书分为7章，第l章是对降维方法的介绍，这是数据挖掘技术的一个先决条件；第2章至第6章为经典的数据挖掘算法和技术，包括一元回归模型、多元回归模型、逻辑回归模型、贝叶斯网络分析以及遗传算法，通过实际案例引导读者由已预处理的数据使用不同的挖掘技术从而得出所需结论；第7章为基于数据挖掘过程模型上的多个案例研究，通过多个领域的案例来阐述算法和技术是如何被运用的。

本书可作为数据挖掘课程教学用书，适用于高年级本科生和研究生的教学，也可供科研人员参考使用。

作者：

刘燕权等

定价：

49.00元

出版时间：

2011-03-15

ISBN：

978-7-04-030968-3

物料号：

30968-00

读者对象：

高等教育

一级分类：

计算机/教育技术类

二级分类：

计算机类专业核心课程

三级分类：

数据库系统原理

重点项目：

暂无

版面字数：

380.000千字

开本：

16开

全书页数：

287页

装帧形式：

平装