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标题: 【方法】建模方法学习2，数据挖掘(3) [打印本页]
作者: 百年孤独    时间: 2016-3-22 16:43
标题: 【方法】建模方法学习2，数据挖掘(3)
数据挖掘十大经典算法
$ w1 M# y( g6 ]: y3 B! b1。C4.5：是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。 　　
& x3 n" {" F* T4 K1 p# x, z8 w2. K-means算法：是一种聚类算法。 　　
. c) L) a& B' \% ~3.SVM：一种监督式学习方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中 　　
  s! u$ t4 y0 C! l) @4.Apriori ：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。 　　
+ W" v* p3 p! w7 t5.EM：最大期望值法。 　　  q; G8 o/ q& |# w8 G
6.pagerank：是google算法的重要内容。 　　
! j! n3 h  C6 c7 ?) j% U8 W7. Adaboost:是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器然后把弱分类器**起来，构成一个更强的最终分类器。 　　
1 r9 a* X8 _  B5 K8.KNN:是一个理论上比较成熟的的方法，也是最简单的机器学习方法之一。 　　5 {1 d# |5 o6 _! D7 I3 D! J
9.Naive Bayes：在众多分类方法中，应用最广泛的有决策树模型和朴素贝叶斯（Naive Bayes） 　　
! ~- D2 r  }7 ]" C10.Cart：分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想，第一个是关于递归地划分自变量空间的想法，第二个是用验证数据进行减枝。
) L1 i4 j$ O% j6 `: o& O基本参考书 简单推荐
: p. U5 w- B0 f+ u) r) n9 Z- {( G7 s, q4 |) i* s" y! R, @- R" E
《数据挖掘：概念与技术》，Jiawei Han、Micheline Kamber等著，机械工业出版社，2001年。 ISBN 1-55860-489-8。
) i: \! E+ j8 w: N4 `4 H9 X# B/ ~! I
最负盛名的数据挖掘著作，但版本较老，对读者的计算机尤其是数据库背景要求较高。 - ?3 q) L5 `3 R, E0 y/ {5 O
: P0 M0 \, f6 n& A$ M, @$ v
《数据挖掘导论》， Pang-Ning Tan, Michael Steinbach等著，范明、范宏建等译，人民邮电出版社，2006年。 ISBN 7-115-14698-5 。图灵教育 " v6 q" r' e6 C0 t

! m4 Q  J6 b7 Q" O6 I最新出版的数据挖掘著作，其写作目的是“尽可能直接地学习数据挖掘，以便尽快地将其应用到各自的领域”。覆盖了多学科应用实例，对读者数学和计算机背景要求较低。
0 p$ ^) u! e) I! P  x0 c  |% i% _) W8 }. z
《数据挖掘》，丁一贤、陈牧言合著，沧海出版社，2005年。 ISBN 986-7777-98-0 。沧海书局 $ P$ B# I( Q, P/ c

& p, P! ]. P# Q% |8 m  J  CYuchun Lee et al. (1998), "Solving Data Mining Problems Through Pattern Recognition" , ISBN 0-13-095083-1
; W8 n0 z# G9 d( e  q  D1 x) X3 H2 a+ _- E
Oded Maimon and Mark Last (2000), "Knowledge Discovery and Data Mining - The Info-Fuzzy Network (IFN) Methodology", Kluwer Academic Publishers. ISBN 0-7923-6647-6 # m- Q/ `! _- B3 `# E

5 w9 K; A/ t/ a/ I+ F% w% HSholom Weiss and Nitin Indurkhya(1998). "Predictive Data Mining". Morgan Kaufman. ISBN 1-55860-403-0
' G1 V5 u7 A2 ?8 a6 h  z8 d' }" m, S" }+ _" d
Ian Witten and Eibe Frank, "Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations" (2000), ISBN 1-55860-552-5, (see also Free Weka software)
" J$ u, Y9 n' {; Q  e9 ]& J/ P3 c
, X. I& J" }1 v& }: S4 q+ ?; q, o《数据挖掘(原书第2版)》，~ Jiawei Han (作者), Micheline Kamber (作者), 范明 (译者), 孟小峰 (译者) ，机械工业出版社,2007年3月1日.ISBN 97871112053885 N! b& K8 D9 V
: M- q. V5 ]( y: o2 f- h0 A




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