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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
2 m! D1 j3 _7 I1 [1。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。   ( j/ c& W/ \5 P- ^4 Q
2. K-means算法:是一种聚类算法。     F& i" @2 u( K& A
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   
# N% r0 T2 A' E; f+ y4.Apriori :是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。   # i; E$ h4 J* i; ?. n
5.EM:最大期望值法。   " f+ a6 p  |# {8 D4 E
6.pagerank:是google算法的重要内容。   
) d9 P% {% L' T8 X7. 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。   
8 G4 L0 c4 h% V7 u. 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。   
' }4 k6 @2 V' \, [& V9.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)   
/ e/ D$ \. g5 U1 l10.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。
7 Z& q2 D( N# K) [5 b/ r( v7 A* j基本参考书 简单推荐
4 Y5 \* O% \, a* z+ @9 G6 T4 \
1 `' p1 H/ X$ B) r《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。 ; |% M$ y7 R5 H; l5 \$ r# i
3 s/ n9 d' `7 E2 }8 W' y1 K2 k# |7 r
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。 ( \( u) |& [  h0 }7 A2 r3 }

# z  U/ {, `- |6 e2 S8 @《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
2 \, A# t/ Y0 U/ u6 Z0 s% G  b" j0 H
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。 # L3 b1 u/ t" D
6 k5 W! t2 M8 q( O+ U# d6 t: ?
《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
! r# s3 Z; m! t2 A9 B# F$ R- i6 k4 ?) w% ^: P  U/ G
Yuchun Lee et al. (1998), "Solving Data Mining Problems Through Pattern Recognition" , ISBN 0-13-095083-1 . J. ~7 K# a+ J7 p0 z

2 p/ S0 z# [* _: ~6 o7 MOded Maimon and Mark Last (2000), "Knowledge Discovery and Data Mining - The Info-Fuzzy Network (IFN) Methodology", Kluwer Academic Publishers. ISBN 0-7923-6647-6
* m1 u# C  m: w/ _. f3 Q/ ^& l) K! @% _' A4 r
Sholom Weiss and Nitin Indurkhya(1998). "Predictive Data Mining". Morgan Kaufman. ISBN 1-55860-403-0 " f! G/ _7 L2 B8 T1 r' A+ _

6 \6 j* ?# u9 L# @" hIan 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)
) d$ w- U; M% y9 z" ^* R) i, \/ W$ H  H; g7 i
《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 97871112053881 W7 e# y* [+ Y' {7 J5 c, {
" S; n0 D, P- R5 i2 B





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