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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
' M9 H- F3 b% i& m1。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。 　　
! [4 H2 R% d4 i6 f5 [  B2. K-means算法：是一种聚类算法。 　　
  t  q5 R& _3 ^$ _! B3 d9 d1 ?' p3.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 　　
- x- Y' c5 D' D4.Apriori ：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。 　　% j! U- d6 D* Z
5.EM：最大期望值法。 　　
0 I$ r# n" m5 l1 D' f( U3 P3 [6.pagerank：是google算法的重要内容。 　　' d( @) Y. x7 v$ H9 F/ |, U
7. 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。 　　
' S- }! G5 i7 N/ S; _# x) q- o8.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。 　　; [- [7 }& _/ [' G& G1 a
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） 　　0 _( j" r- A  Q
10.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。# c& ]$ A# L! E6 H& {
基本参考书 简单推荐2 V* }8 F& o3 W% r9 B

' B0 y$ R, t2 ^$ A  [1 B《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。   x" l7 T* H  J3 W
4 T, ], Y$ Y7 p$ |' D9 u7 U5 _
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。 - Y% |  i2 S3 p+ }( }& M
" C3 A. [9 c' z8 C
《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 3 R, w0 E$ T" _6 n+ x; ^8 L1 J& }

1 N( Z) m5 a( _7 ^2 a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。 / N5 J4 H% Y0 c& W# G2 L

8 J( G  K" P* W/ {  p: x" j, d《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
9 j" Q! k- B4 L5 o  o
+ s8 q( L7 v+ XYuchun Lee et al. (1998), "Solving Data Mining Problems Through Pattern Recognition" , ISBN 0-13-095083-1 ; H+ A! W% c, P  {! Q( t3 g& K; G: _
" h6 A: K+ u- e' u% \* Z
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
6 n1 e1 A% l) Y8 X3 Q, g
% f5 W0 d3 m1 r1 {$ C4 MSholom Weiss and Nitin Indurkhya(1998). "Predictive Data Mining". Morgan Kaufman. ISBN 1-55860-403-0
2 G/ `! G9 Y3 C/ i, w) [, W) c# |/ F! V) [$ H
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)
- I$ G8 P: k4 I/ u* ~( \' d! A8 u5 l; U
《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 9787111205388. b8 ^1 h; D# B3 ]7 L

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