本书是普通高等教育“十一五”**级规划教材。全书共12章,第1章详尽地阐述了数据挖掘与知识发现领域中的一些基本理论、研究方法和技术标准,简单介绍了相关产品和工具,讨论了KDD与数据挖掘的概念、数据挖掘对象、知识发现过程、研究方法以及相关的研究领域和应用范围。第2章~第9章详细地介绍了关联规则、聚类分析、决策树、贝叶斯网络、人工神经网络、支持向量机、粗糙集、模糊集等数据挖掘模型与算法。第10章讨论了模型选择与模型评估方法。第11章和第12章简单介绍了数据预处理方法和数据挖掘技术标准、数据挖掘可视化技术和数据挖掘工具开发方法,并简单介绍了数据挖掘产品和工具。
本书可以作为计算机专业、信息类专业、管理类专业高年级本科生及研究生的教材或参考书,也可供有关人员学习参考。

第1章 绪论
第2章 关联规则
第3章 聚类分析
第4章 决策树
第5章 贝叶斯网络
第6章 人工神经网络
第7章 支持向量机
第8章 粗糙集
第9章 模糊集
第10章 模型选择与模型评估
第11章 数据处理与可视化技术
第12章 数据挖掘工具与产品
附录 中英文术语对照
参考文献 Updater(escape("/AjaxControls/ProductComentList"), "dProductCommentList",null,{ name:"prd", value:'771343' });
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本书作为教育部普通高等教育“十一五”**级规划教材,是对2003年版教材的全面修订。本次修订更强调理论和实践相结合,并把*新的数据挖掘理论和技术纳入其中。
全书贯穿两条主线:一条是从算法理论、技术标准到产品开发,另一条是从数据预处理、算法、模型评估到可视化技术。
本书可用做计算机专业、信息类专业、管理类专业本科及研究生的相关课程教材和教学参考书,也可供有关人员学习参考。教师在教学过程中可根据学时数、专业特点、课程性质等对教学内容做适当取舍。 本书是普通高等教育“十一五”**级规划教材。全书共12章,第1章详尽地阐述了数据挖掘与知识发现领域中的一些基本理论、研究方法和技术标准,简单介绍了相关产品和工具,讨论了KDD与数据挖掘的概念、数据挖掘对象、知识发现过程、研究方法以及相关的研究领域和应用范围。第2章~第9章详细地介绍了关联规则、聚类分析、决策树、贝叶斯网络、人工神经网络、支持向量机、粗糙集、模糊集等数据挖掘模型与算法。第10章讨论了模型选择与模型评估方法。第11章和第12章简单介绍了数据预处理方法和数据挖掘技术标准、数据挖掘可视化技术和数据挖掘工具开发方法,并简单介绍了数据挖掘产品和工具。
本书可以作为计算机专业、信息类专业、管理类专业高年级本科生及研究生的教材或参考书,也可供有关人员学习参考。 第1章 绪论
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第3章 聚类分析
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第8章 粗糙集
第9章 模糊集
第10章 模型选择与模型评估
第11章 数据处理与可视化技术
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附录 中英文术语对照
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