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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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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2016-3-22 16:43 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    数据挖掘十大经典算法
    : f5 n0 h" b7 \) t, R4 S6 z1。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。   
    3 s  T) b, B) g: z: H( Q2. K-means算法:是一种聚类算法。   
    - o1 r4 Q3 d( \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   
    " y# @9 `8 d9 `% l) k3 x( l' v( c4.Apriori :是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。   
    ) P- k; v) Z$ y9 N, w2 [# {0 Y5.EM:最大期望值法。   
    . }# k  ^5 o4 R% G6.pagerank:是google算法的重要内容。   : U# Z) M  [  Q6 M( a1 v
    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。     D0 W" q( n5 M( h$ _
    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。   4 T+ p) w( i( H/ [& u5 }
    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)   
    ! F$ u" l" l, S10.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。: U! w; R+ ?6 ]; d8 `$ ~  n
    基本参考书 简单推荐
    $ E0 ~* C- Q% l3 u6 n. v, a/ J" F& z" ^+ x4 I2 i/ |3 q
    《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。
    0 q+ N% M! Z+ C2 G
    7 p9 e2 A* @- ]7 j4 j$ j0 a9 u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。 5 r( _& T0 ]" [( Z
    2 J+ s% ?4 Y; P9 s/ y# i) n
    《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   j3 c& G" a6 v: a5 p
    - ^3 _5 L2 Y( \4 f5 n1 D& S
    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。 6 c$ B4 d4 ?/ z4 P$ M5 p: p

    ) ~9 X: Z) u, j3 p《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 ; ?' L2 B. |6 Z, s0 m! |7 j6 k

    : r) V- Q! Y7 _0 K0 NYuchun Lee et al. (1998), "Solving Data Mining Problems Through Pattern Recognition" , ISBN 0-13-095083-1 # S( B, W9 C8 o5 M3 F
    ) F5 G( o4 w* `4 T! [- 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
      P& l- F+ [: ?% V( [( k  C) w1 L' R; {3 J
    Sholom Weiss and Nitin Indurkhya(1998). "Predictive Data Mining". Morgan Kaufman. ISBN 1-55860-403-0 ) N, `" z, @- S8 `0 J2 D6 J, Z8 ~0 V
    - k: N% ~  z; x3 v  Z/ F- S
    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) - d2 Q/ c% C6 c0 V% U5 i! L
    8 c- ]( i5 ^* D$ I$ R$ [( A. N
    《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 97871112053888 N1 y5 ]$ U/ g  R" l) a

    : W5 \% O8 Q7 H2 T3 R9 R& v6 |
    zan
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