[书籍] 数据挖掘理论、方法与应用
出版社:
电子工业出版社
简介:
《数据挖掘理论、方法与应用》共分10章。第1章介绍了数据挖掘方法的历史，主要是人工神经网络与支持向量机的产生背景，另外讨论了统计学习的一般模型，这是通过数据挖掘建立数学模型的基础，本章还介绍了常用的数据预处理变换方法。第2、3、4章介绍了3种数据挖掘模型：人工神经网络、支持向量机和隐马尔可夫模型。站在独特的角度，用形象生动和朴实易懂的语言分析了3种数据挖掘方法的思想、原理、理论。第5章介绍了一种新型支持向量诱导回归模型，第6章介绍了一种基于快速训练算法的HMM／SVM混合系统，第7章介绍了分解向前算法及PCA／ICA降维SVM模型，第8章介绍了不对称支持向量机改进算法，第9章介绍了一种基于隐马尔可夫模型的多重序列分析方法，第10章介绍了一类基于SVM／RBF的气象模型预测系统。 《数据挖掘理论、方法与应用》内容丰富，可供理工科中应用数学、计算机科学，计算生物学，统计学等相关专业具有一定数学背景并对数据挖掘方法有兴趣的高校教师、研究生使用，也可供从事机器学习与模式识别的相关领域研究的科研人员和数据挖掘工作者参考。
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