大數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒灲坛?/h1>

定　價：￥49.80

作　者：	趙志升著，趙志升梁俊花編
出版社：	北京師范大學出版社
叢編項：	大數(shù)據(jù)技術及人工智能專業(yè)應用型教材
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787303260997	出版時間：	2020-08-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	320	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　1、本書通過典型案例的R語言實現(xiàn)，清晰解讀教材中晦澀難懂的理論闡述與算法推導，讓抽象的大數(shù)據(jù)落地到具體行業(yè)上，理論聯(lián)系實際，實用性強。 2、實驗指導書中所有案例均來自醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究室項目和培訓積累，并且結合課堂體驗和學習效果，從中精挑細選的典型案例。 3、適合不同層次的讀者。不僅適合高等院校的各相關專業(yè)的本專科生、研究生，也適合零編程基礎的科研人員以及對大數(shù)據(jù)分析技術感興趣的人士閱讀。

作者簡介

　　趙志升，女，河北北方學院，教授，教齡35年，長期從事大數(shù)據(jù)分析、計算機應用相關的教學與研究，發(fā)表相關論文50余篇，專著1部，主編教材8部，先后主持省廳級項目15項，獲國家軟件著作權20余項，獲河北省醫(yī)學科技一等獎1項，獲河北省科學技術進步三等獎1項，講授的課程包括：《數(shù)據(jù)庫原理與應用》《數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘》《大數(shù)據(jù)分析基礎》《信息系統(tǒng)分析與設計》等。

圖書目錄

第1章實驗工具的選擇1
11實驗工具選擇1
12R語言3
13Python語言15
第2章數(shù)據(jù)的準備34
21數(shù)據(jù)采集34
22數(shù)據(jù)抽樣51
23數(shù)據(jù)質(zhì)量分析55
第3章數(shù)據(jù)預處理方法77
31數(shù)據(jù)清洗77
32數(shù)據(jù)集成85
33數(shù)據(jù)變換90
34數(shù)據(jù)規(guī)約97
35數(shù)據(jù)降維106
第4章回歸方法110
41多元線性回歸110
42邏輯回歸120
43線性判別分析126
第5章分類方法131
51K近鄰分類131
52貝葉斯分類139
53神經(jīng)網(wǎng)絡146
54決策樹153
55隨機森林160
56支持向量機164
57分類的評價175
第6章關聯(lián)規(guī)則192
61關聯(lián)規(guī)則概要192
62Apriori算法193
63FPGrowth算法200
第7章聚類分析207
71聚類方法概要207
72Kmeans聚類算法209
73K中心點聚類算法216
74密度聚類算法220
75層次聚類算法225
76期望最大化聚類算法228
77神經(jīng)網(wǎng)絡聚類算法232
78模糊C均值聚類算法235
79高斯混合聚類算法238
第8章預測方法241
81預測方法概要241
82灰色預測241
83馬爾科夫預測247
第9章離群點診斷251
91單變量的離群點診斷251
92基于回歸的離群點診斷
254
93基于聚類的離群點診斷
259
94局部離群點因子檢測263
第10章時間序列分析方法267
101季節(jié)指數(shù)預測法267
102解讀自回歸時間序列模型
272
103時間序列分解280
第11章綜合案例286
111員工離職預測分析286
112北京二手房房價分析299