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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

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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 最新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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