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[其他经验] 【方法】建模方法学习2,数据挖掘(3)

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    发表于 2016-3-22 16:43 |只看该作者 |倒序浏览
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    数据挖掘十大经典算法
    9 C5 M! ~: Y1 O/ ]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。   9 H4 d2 l) m$ h5 x4 y" K+ T" n
    2. K-means算法:是一种聚类算法。   
    5 {1 l0 H" T, E8 w3.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   
    , k9 y0 c" o# h- m4 G( @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。   # ~# U' N/ `2 c' i+ j
    5.EM:最大期望值法。   ! ?0 L1 N# E3 U! `% U% p
    6.pagerank:是google算法的重要内容。   
    ( \& B9 n/ w/ W# t7. 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。   
    7 |+ L( x0 N& G0 D; S" ?8.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。   ' o! h; W, k9 o* C% ]! K, o2 N
    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)   3 n2 u: p& n, i7 T
    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。. A1 E& H' g7 A- {& a  O
    基本参考书 简单推荐& H  R7 _: H" d7 g
    6 }! N" \5 d+ T4 `5 @  m
    《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。
    ! N1 ~/ x6 W/ q, r- T
    $ r  w. w5 _- 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。
    & l8 @5 r6 U" ~/ H. q% v; {0 i5 P  N/ G; D) d+ d  ?
    《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
    & C2 O6 q- b, K
    , ~9 N- F3 \4 I) [+ @7 D" 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。
    3 e0 b$ Y  o& E" |
    / [( m" a; H# W5 H* }《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 ' E$ Y3 I( r9 _$ S5 u9 C' l5 r1 p
    2 e! e$ W0 ]4 R1 ~6 B
    Yuchun Lee et al. (1998), "Solving Data Mining Problems Through Pattern Recognition" , ISBN 0-13-095083-1 - I. j, E/ K$ r1 J$ C6 O7 v
      ]( }2 a5 ~: 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
    4 M9 P; ^+ j! a7 ^: m8 z; p1 L$ q8 T( f
    Sholom Weiss and Nitin Indurkhya(1998). "Predictive Data Mining". Morgan Kaufman. ISBN 1-55860-403-0
    6 R# N4 D. Z& a4 z" f# I# h  I
    - J; r& s. D, P+ V" ?' x# OIan 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)
    9 J0 Y, F6 [2 k' X, \4 X3 Z$ h2 k" L7 W
    《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  v% d9 d, J/ Y- ?; F( T
    3 Y6 u! C$ O' i! j; W% o7 z
    zan
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