【方法】建模方法学习2，数据挖掘(3)

百年孤独

数据挖掘十大经典算法
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。 　　
$ j9 N5 ^$ s6 c  m. h2. K-means算法：是一种聚类算法。 　　
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 　　
5 ~" E1 M; W. c3 d2 a. k# L, n$ y. [- u* t4.Apriori ：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。 　　
5.EM：最大期望值法。 　　
6.pagerank：是google算法的重要内容。 　　
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。 　　
3 k+ V4 X3 X  J$ D, G; h; V. j5 t8.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。 　　
- @6 z. p$ r4 I! p, D/ r9.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） 　　
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。
7 Y) ?/ w5 f# i. n基本参考书 简单推荐

《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。
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% _& t2 l& z  R# n. L: `" n/ {5 g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。

《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

/ D; J2 Y: `2 r2 o. I+ u/ K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。
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《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

; }! ?5 m/ z! H& w6 k' k2 NYuchun Lee et al. (1998), "Solving Data Mining Problems Through Pattern Recognition" , ISBN 0-13-095083-1
8 a2 w7 c" m% N( d8 T$ k" q/ U
3 D9 z( }! }: n1 gOded Maimon and Mark Last (2000), "Knowledge Discovery and Data Mining - The Info-Fuzzy Network (IFN) Methodology", Kluwer Academic Publishers. ISBN 0-7923-6647-6
3 E" M0 t4 I9 c* m& u$ h
: {+ ]: w2 u; y  I" f/ jSholom Weiss and Nitin Indurkhya(1998). "Predictive Data Mining". Morgan Kaufman. ISBN 1-55860-403-0
( f: ^- D+ f1 N+ Z, U& \
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)
/ C; I2 j2 i2 g/ X  l( q8 p( E9 Y
* q: U+ _" \2 k4 Q& D《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