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數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測分析

數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測分析

作者：肖毅
出版社：科學(xué)出版社出版時間：2023-06-01
開本： 16開 頁數(shù)： 212
本類榜單：教材銷量榜
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數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測分析 版權(quán)信息

數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測分析 內(nèi)容簡介

本書全面系統(tǒng)地介紹數(shù)據(jù)挖掘的概念、技術(shù)、算法及應(yīng)用，力求為初學(xué)者構(gòu)建一個合適的學(xué)習(xí)框架。全書將數(shù)據(jù)挖掘歸納成數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)探索、決策樹、貝葉斯分類、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、聚類、時間序列預(yù)測等幾個主題，不僅詳解技術(shù)原理和算法實現(xiàn)，而且結(jié)合復(fù)雜多樣的實際數(shù)據(jù)環(huán)境，探討其應(yīng)用場景和使用方法。本書通過對大量圖表、示例、算法的簡潔描述，使讀者盡可能擺脫技術(shù)細節(jié)的干擾而聚焦于數(shù)據(jù)挖掘本身。書中所有示例都采用Python實現(xiàn)，此外還提供電子教學(xué)課件、習(xí)題答案及實踐練習(xí)代碼。

數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測分析 目錄

目錄前言第1章 引言 11.1 數(shù)據(jù)挖掘的定義 11.2 數(shù)據(jù)挖掘的起源 21.3 數(shù)據(jù)挖掘的類型 21.3.1 數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù) 21.3.2 數(shù)據(jù)倉庫 31.3.3 事務(wù)數(shù)據(jù) 31.3.4 時間序列數(shù)據(jù) 31.3.5 文本和多媒體數(shù)據(jù) 41.3.6 空間數(shù)據(jù) 41.4 數(shù)據(jù)挖掘的功能與模式 41.4.1 數(shù)據(jù)特征化與數(shù)據(jù)區(qū)分 51.4.2 頻繁模式、關(guān)聯(lián)和相關(guān)性分析 61.4.3 分類和回歸 61.4.4 聚類分析 61.4.5 離群點分析 71.5 數(shù)據(jù)挖掘常用技術(shù)及其優(yōu)缺點 71.6 數(shù)據(jù)挖掘的步驟 71.7 數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用 81.7.1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計應(yīng)用現(xiàn)狀 81.7.2 個性化技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀 81.7.3 預(yù)測技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀 91.7.4 分類和回歸技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀 91.7.5 輔助決策系統(tǒng)應(yīng)用現(xiàn)狀 91.8 數(shù)據(jù)挖掘面臨的困難與挑戰(zhàn) 10習(xí)題 11第2章 數(shù)據(jù)預(yù)處理 122.1 認(rèn)識數(shù)據(jù) 122.1.1 數(shù)據(jù)對象與屬性的類型 122.1.2 數(shù)據(jù)集的類型 152.2 原始數(shù)據(jù)存在的問題 162.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理方法 182.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟 182.3.2 數(shù)據(jù)清理 192.3.3 數(shù)據(jù)集成 222.3.4 數(shù)據(jù)歸約 242.3.5 數(shù)據(jù)變換 28習(xí)題 31實踐練習(xí) 31第3章 數(shù)據(jù)探索 323.1 數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計描述 323.1.1 中心趨勢度量 323.1.2 數(shù)據(jù)散布度量 353.2 可視化分析 363.2.1 一般概念 363.2.2 不同數(shù)據(jù)的可視化 383.3 聯(lián)機分析處理 443.3.1 OLAP的概念 443.3.2 OLAP的多維數(shù)據(jù)概念 453.3.3 OLAP的多維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 453.3.4 OLAP的多維數(shù)據(jù)庫 473.3.5 OALP的多維數(shù)據(jù)分析 48習(xí)題 48實踐練習(xí) 48第4章 決策樹 494.1 決策樹概述 494.1.1 決策樹的含義及相關(guān)概念 494.1.2 決策樹算法構(gòu)造基本流程 524.1.3 決策樹的特點 534.2 ID3算法 534.2.1 ID3算法原理 534.2.2 ID3算法代碼實現(xiàn) 554.3 C4.5算法 564.3.1 C4.5算法原理 564.3.2 C4.5算法代碼實現(xiàn) 574.4 隨機森林 634.4.1 基本原理 634.4.2 隨機森林構(gòu)造步驟 634.4.3 隨機森林代碼實現(xiàn) 64習(xí)題 70實踐練習(xí) 71第5章 貝葉斯分類 725.1 貝葉斯定理 725.2 樸素貝葉斯分類器 735.2.1 樸素貝葉斯分類器工作原理 735.2.2 樸素貝葉斯分類器應(yīng)用案例 745.3 半樸素貝葉斯分類器 755.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 765.4.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 775.4.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的建立 775.4.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的特點 785.5 貝葉斯分類器實例分析 78習(xí)題 79實踐練習(xí) 80第6章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 816.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 816.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理 826.2.1 人工神經(jīng)元模型 826.2.2 激活函數(shù) 836.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 866.2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)與工作 896.2.5 感知機模型 906.2.6 誤差反向傳播算法 936.3 算法改進 1016.3.1 交叉熵—神經(jīng)元飽和 1016.3.2 正則化—過擬合 1026.3.3 權(quán)值初始化—隱藏層神經(jīng)元飽和 1026.4 應(yīng)用及實例分析 103習(xí)題 106實踐練習(xí) 106第7章 支持向量機 1077.1 SVM分類 1077.1.1 *大間隔分類器 1077.1.2 軟間隔優(yōu)化 1127.1.3 線性規(guī)劃SVM 1137.2 SVM回歸 1147.2.1 ε不敏感損失函數(shù) 1147.2.2 SVR實現(xiàn)原理及過程 1157.3 SVM實例應(yīng)用 117習(xí)題 119實踐練習(xí) 119第8章 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析 1218.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析概述 1218.1.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念 1228.1.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則度量及基本過程 1228.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則分類 1248.2.1 單層關(guān)聯(lián)規(guī)則—頻繁項集的產(chǎn)生 1248.2.2 不產(chǎn)生候選頻繁項集的算法 1308.3 多層多維關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 1398.3.1 事務(wù)型數(shù)據(jù)庫挖掘多層關(guān)聯(lián)規(guī)則 1398.3.2 興趣度度量 1398.3.3 關(guān)聯(lián)挖掘與相關(guān)分析 1398.3.4 有約束的關(guān)聯(lián)挖掘 1408.4 關(guān)聯(lián)規(guī)則分析應(yīng)用場景 140習(xí)題 143實踐練習(xí) 144第9章 聚類 1459.1 聚類概述 1459.1.1 聚類的含義 1459.1.2 聚類算法的分類 1459.2 相似性測度指標(biāo) 1469.2.1 距離測度指標(biāo) 1469.2.2 非距離測度指標(biāo) 1489.3 k-means算法 1499.3.1 k-means算法原理 1499.3.2 k-means算法特點 1519.3.3 k-means實例分析 1519.4 k-中心點算法 1539.4.1 算法原理 1539.4.2 k-中心點算法特點 1549.4.3 k-中心點實例分析 155習(xí)題 157實踐練習(xí) 158第10章 時間序列預(yù)測 15910.1 時間序列概述 15910.2 預(yù)測的定量方法 16610.2.1 平滑法 16610.2.2 趨勢推測法 16910.3 預(yù)測的定性方法 17110.3.1 德爾菲法 17110.3.2 專家判斷法 17110.3.3 主觀概率預(yù)測法 17110.3.4 情景預(yù)測法 17210.4 常用模型介紹 17210.4.1 平穩(wěn)性檢驗 17210.4.2 差分法 17310.4.3 白噪聲檢驗 17410.4.4 時間序列模型預(yù)測的基本步驟 17510.4.5 AR模型 17610.4.6 MA模型 18410.4.7 ARMA模型 18810.4.8 ARIMA模型 191習(xí)題 200實踐練習(xí) 200參考文獻 201
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