《常用数据挖掘算法从入门到精通》系列文章读目录

《常用数据挖掘算法从入门到精通》系列联合21篇章,主要为大家介绍了概括K-means聚类,表决树分类,人工神经网络以及支撑于量机10多种常用的数据挖掘算法理论实际的案例。本文为闹整套之链接以及各国一样篇稿子的简介,大家好依据自己之用发选择性地上学及查,真正想深造数挖掘和机械上而算法理论基础又不够扎实的同室提议将立即同样多级的篇章还扣留无异禁闭,每天看一些呢不用多久就可以看完了,每一样篇稿子除了因为尽量简单易懂的言语让大家介绍理论有外,还其次详细的案例帮助大家理解与加固,希望对继续大家更加的学习抱有助。

CONTENT

第一篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通
第一章节数据预处理(1)数据预处理简介》

介绍了数预处理的目的常用的数目预处理方式诚如数量预处理流程

第二篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通
第一章数据预处理(2)数据清理》

介绍了填充缺失值细腻噪声数据的数清理措施。

第三篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通
第一章数据预处理(3)数据并》

介绍了多少并的概念数据并的情模式并与目标匹配冗余数的拍卖数值冲突之检测和解决的数目并方法。

第四篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通
第一章数据预处理(4)数据易》

介绍了平/光滑处理会师操作多少泛化多少规范化特性构造/特征构造的数易方式。

第五篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通
第一段数据预处理(5)数据归约》

介绍了数据归约的定义数量立方体聚集维归约数据压缩数值规约直方图的数据则方法。

第六篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通
第一章节数据预处理(6)数据离散化和概念分层》

介绍了数离散化和概念分层的定义数值数据的离散化和概念分层建立之法门分箱方法:一种植简易的离散化技术离散化:直方图方法离散化:聚类分析方法的数额离散化和定义分层方法。

第七篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第二节
K-means聚类算法》

介绍了K-means聚类算法简介相似度准则与聚类性能评价则K-means聚类算法原理与步骤K-means聚类算法实例

第八篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第三段
K-中心点聚类算法》

介绍了K-中心点聚类算法简介K-中心点聚类算法原理季种状况的代价函数K-中心点聚类算法步骤K-中心点聚类算法实例

第九篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通
第四节SOM神经网络聚类(上)》

介绍了SOM神经网络简介SOM神经网络的结构相似性测量竞争上规则WTA(Winner-Take-All)竞争上步骤

第十篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通
第四段SOM神经网络聚类(下)》

介绍了SOM网络的拓扑结构SOM网的权值调整域SOM网络的周转原理SOM网络的算法流程SOM网络算法实例SOM神经网络聚类算法的简要了解

第十一首:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第五节
贝叶斯分类算法》

介绍了分拣分析贝叶斯概率—主观概率概率基础知识Bayes
决策理论
贝叶斯分类案例

第十二首:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第六段
决策树分类算法概述》

介绍了决策树分类型简介决策树的组织核定树分类型学习分拣特征选择决策树的剪枝

第十三首:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第七章
ID3决策树分类算法》

介绍了ID3算法原理介绍熵和信息增益ID3算法的消息增益算法ID3算法实例分析

第十四篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第八段
C4.5决定树分类算法》

介绍了C4.5分类算法介绍信增益比(Information Gain
Ratio)
针对连续型属性的拍卖对样本缺失值的处理C4.5算法步骤C4.5算法实例分析

第十五篇:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第九节
CART决策树分类算法》

介绍了CART算法简介发展历史(Classification And Regression
Tree)
Gini指数本着少失值和连接属性的拍卖CART决策树的算法步骤CART算法实例分析

第十六首:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第十章节
支持于量机理论功底》

介绍了统计上理论经历风险与组织风险函数汇聚的VC维

第十七首:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第十一回
支持向量机算法》

介绍了结构风险最小化(Structural Risk
Minimization,SRM)
分拣问题之数学表示分类问题的习方式线性可分割情况:最特别间距规律近似线性可分割情况线性不可分情形核函数K(xi,xj)

第十八首:《常用数据挖掘算法从入门到精通 第十二回
人工神经网络算法》

介绍了人工神经网络简介事在人为神经元模型神经网络模型的老三单要素前馈(forward)神经网络BP神经网络模型BP神经网络训练的一定量独号BP神经网络参数设定BP网络的正向传递过程BP网络的反向传播过程BP神经网络的算法步骤

第十九首:《数据挖掘算法的提到规则挖掘Apriori算法详细过程》

介绍了涉及规则挖掘的概念关系规则的品类支持过及置信度频项集Apriori定理Apriori算法关联规则挖掘详细过程

第二十篇:《数据挖掘技术的回归分析超全总结,常见回归模型介绍与利用场景》

介绍了回归分析介绍简单线性回归简简单单多项式回归多元线性回归多元多项式回归多变量回归Logistic逻辑回归Poison泊松回归Cox比例风险回归

第二十一首:《数据挖掘关键技术、步骤及算法发展历史,超全总结!》

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