【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。 　　
2. 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 　　
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。 　　
3 L9 v9 I0 c& N4 T! b5.EM：最大期望值法。 　　
: W  J/ c8 v( q. N2 W6.pagerank：是google算法的重要内容。 　　
. b3 g1 j$ p/ P" \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。 　　
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。 　　
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） 　　
7 O) x' k) n6 C3 S2 A10.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。
基本参考书 简单推荐

( i. k. _4 G/ _( b) 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。
+ T7 o( B* |6 R$ C
! _7 d8 t0 [. b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。
3 P0 \# E( {, Z9 c! h2 [3 p+ p* q8 R
* B1 a; \( x( F5 K  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
0 f0 ^1 _& R7 T6 m) i
/ n7 J; V2 Y& r$ M% L5 r& N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。
( Z, @& T7 E* u4 L& J/ b+ D+ C
% n- E  _9 n; i6 J《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

Yuchun Lee et al. (1998), "Solving Data Mining Problems Through Pattern Recognition" , ISBN 0-13-095083-1
+ U3 X; K7 c/ n8 O
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
! }) g( H( M' x1 J: o7 j; ?; O
Sholom Weiss and Nitin Indurkhya(1998). "Predictive Data Mining". Morgan Kaufman. ISBN 1-55860-403-0
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' v: }) b3 Q4 Y# j& tIan 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)

3 l$ F/ y* @, n2 X6 Z- [1 @《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
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