图书介绍

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数据挖掘前沿问题
  • 吴喜之，马景义，吕晓玲等著 著
  • 出版社： 北京：中国统计出版社
  • ISBN：9787503756399
  • 出版时间：2009
  • 标注页数：138页
  • 文件大小：6MB
  • 文件页数：150页
  • 主题词：数据采集

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图书目录

第1章　数据挖掘概论1

1.1　引言1

1.2　统计学家和计算机学家从不同角度看数据挖掘2

1.3　数据源4

1.4　数据挖掘的应用5

第2章　传统统计面对的挑战7

2.1　统计的黑匣子特性7

2.2　统计从数学继承了什么9

2.3　传统的数据建模在应用中所遇到的问题10

2.4　算法建模11

2.5 回到统计的最初宗旨13

第3章　常用算法建模概述14

3.1　引言14

3.2　关联规则分析14

3.3　最近邻方法20

3.4　人工神经网络24

3.5　支持向量机29

3.6　VC维数和误差界限37

第4章　决策树41

4.1 引言41

4.2　决策树的构建45

4.3　不纯度45

4.4　ID3和C4.5算法47

4.5 CART算法49

4.6 CHAID方法55

第5章　模型评价61

5.1 引言61

5.2 贝叶斯规则62

5.3　模型评价——再论CART63

5.4　推广误差和期望推广误差67

5.5　推广误差和期望推广误差的估计70

第6章　Bagging预测方法72

6.1　Bagging方法简介72

6.2　分类问题的Bagging算法72

6.3 回归问题的Bagging算法76

6.4 Out-of-Bag（OOB）估计79

6.5　讨论80

第7章　Boosting预测方法82

7.1　AdaBoost算法82

7.2　自适应重新抽样84

7.3　AdaBoost算法的性质86

7.4　可加模型：从统计的角度看AdaBoost90

7.5　梯度下降提升算法92

7.6　分类问题的不同损失函数及LogitBoost分类算法96

7.7 回归问题的不同损失函数及L2-Boosting回归方法101

7.8　讨论103

第8章　随机森林106

8.1　子模型h（x;Θm）107

8.2　随机森林用于分类的案例107

8.3　分类问题中随机森林算法预测精度111

8.4　随机森林算法用于回归问题115

8.5 随机森林中的OOB估计117

8.6　再析随机森林算法119

8.7 自适应随机森林算法126

参考文献133

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