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《大数据分析:数据挖掘必备算法示例详解》本书详细介绍了大数据分析,尤其是数据分类相关算法的原理及实现 细节,并给出了每个算法的编程实例。本节为目录。

作者:张重生来源:机械工业出版社|2017-12-13 17:15

目录(1)

序言
前言
第1章 数据分析绪论1
1?1 理解数据中字段的类型是数据
分析的重要前提1
1?2 进行数据分析时数据的表示
形式2
1?3 数据分类———数据类别的自动
识别2
1?4 数据分类问题与回归问题的
区别与联系2
1?5 其他数据挖掘技术3
 1?6 数据分析算法简介4
 1?7 交叉验证4
1?8 一个最简单的分类器-K近邻
分类器6
1?9 后续章节组织7
参考文献7
第2章 SVM 算法8
2?1 算法原理8
2?2 工具包简介10
2?2?1 LibSVM的安装10
2?2?2 LibSVM的使用10
2?3 实例详解12
参考文献13
第3章 决策树算法14
3?1 信息熵值14
3?2 决策树的构建目标14
 3?3 ID3决策树算法15
3?4 C4?5决策树算法16
 3?5 CART决策树算法17
 3?6 ID3、C4?5、CART算法的终止
条件17
3?7 C4?5算法的参数介绍18
3?8 实例详解18
参考文献20
第4章 随机森林算法21
4?1 算法原理21
4?2 工具包介绍22
4?3 实例详解23
参考文献24
第5章 梯度提升决策树算法25
 5?1 算法原理25
5?2 工具包介绍28
5?3 实例详解29
参考文献31
第6章 AdaBoost算法32
6?1 算法原理32
6?2 工具包介绍36
6?3 实例详解38
参考文献42
第7章 朴素贝叶斯分类器43
 7?1 朴素贝叶斯分类的问题定义43
 7?2 朴素贝叶斯算法原理43
 7?3 一种常见的朴素贝叶斯模型
的错误计算方法47
7?4 朴素贝叶斯算法对连续型属
性的处理48
参考文献49
第8章 极限学习机器算法50
 8?1 算法原理50
8?2 算法参数介绍50
8?3 实例详解51
参考文献52
第9章 逻辑回归算法53
9?1 LogisticRegression算法流程53
9?1?1 LogisticRegression模型的训练53
9?1?2 LogisticRegression模型的预测54
 9?2 LogisticRegression算法原理
推导54
参考文献55
第10章 稀疏表示分类算法56
10?1 算法原理56
10?2 SRC工具包及算法参数介绍56
 10?3 SRC算法实例详解57
参考文献58
第11章 不同数据分类算法性能的
大规模实验对比分析59
11?1 为什么要比较不同数据分类
算法的性能? 59
11?2 不同数据分类算法性能比较
的相关工作60
11?3 ***数据分类算法性能的大
规模实验对比分析结果61
11?3?1 实验数据集及调参细节61
11?3?2 实验结果62
11?4 结论67
参考文献68
第12章 从二分类到多分类———
OVA 69
12?1 OVA聚合规则的核心思想69
12?2 MAX聚合规则70
12?3 DOO聚合规则72
12?4 调用示例75
参考文献78
第13章 从二分类到多分类———
OVO 79
13?1 OVO聚合规则的核心思想79
13?2 WV聚合规则80
13?3 VOTE聚合规则82
13?4 PC聚合规则83
13?5 PE聚合规则85
13?6 LVPC聚合规则87
13?7 调用示例88
参考文献91
第14章 从二分类到多分类———
ECOC 92
14?1 ECOC的核心思想92
14?2 ECOC编码93
14?2?1 ECOCOVA算法的编码
步骤93
14?2?2 ECOCOVO算法的原理和
源码赏析93
14?2?3 SparseDenseRandom算法的
原理和源码赏析94
14?2?4 DECOC算法的原理和
源码赏析96
14?2?5 Forest-ECOC算法的原理和
源码赏析96
14?3 ECOC译码100
14?3?1 HD算法的原理和
源码赏析100
14?3?2 LAP算法的原理和
源码赏析101
14?4 ECOC多类分类调用示例101
参考文献106


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