智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

定　價(jià)：￥16.00

作　者：	薛惠鋒等編著
出版社：	西北工業(yè)大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	高等學(xué)校教材
標(biāo)　簽：	計(jì)算機(jī)與互聯(lián)網(wǎng) 計(jì)算機(jī)專業(yè) 大學(xué) 教材教輔與參考書(shū)

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ISBN：	9787561218914	出版時(shí)間：	2005-02-01	包裝：	膠版紙
開(kāi)本：	20cm	頁(yè)數(shù)：	266	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　數(shù)據(jù)挖掘是人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)等多學(xué)科相結(jié)合的產(chǎn)物，是由計(jì)算機(jī)處動(dòng)從已有數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)以前未知的、具有潛在應(yīng)用價(jià)值的信息或模式的技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘是知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程的重要內(nèi)容?！吨悄軘?shù)據(jù)挖掘技術(shù)》系統(tǒng)地介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的原理、方法和計(jì)算技術(shù)，可作為系統(tǒng)工程、控制工程及計(jì)算機(jī)類專業(yè)研究生的教材，也可供相關(guān)專業(yè)技術(shù)人員參考使用。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

第1章緒論
1.1 人工智能綜述
1.2 知識(shí)發(fā)展導(dǎo)論
思考題
第2章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念和結(jié)構(gòu)
2.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念和特征
2.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工程規(guī)劃
2.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則
2.4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)和設(shè)計(jì)
思考題
第3章基于概率統(tǒng)計(jì)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
3.1 基于概率統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
3.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
思考題
第4章基于信息論的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
4.1 信息論原理
4.2 基于互信息的ID3算法及改進(jìn)算法
思考題
第5章基于關(guān)聯(lián)規(guī)劃的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
5.1 基于概念及主要算法
5.2 在線挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的改進(jìn)
5.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則并行化挖掘算法
思考題
第6章基于分類規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
6.1 基于粗糙集合的分類方法
6.2 基于模糊集合的分類方法
6.3 貝葉斯分類與推進(jìn)方法分類
思考題
第7章基于聚類規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
7.1 聚類原理
7.2 聚類分析中的數(shù)據(jù)類型
7.3 相似性測(cè)度
7.4 硬聚類
7.5 軟聚類
7.6 模糊聚類
7.7 空間對(duì)象聚類
思考題
第8章基于Web的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
……
第9章基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的智能決策研究框架