數(shù)據(jù)挖掘原理

內(nèi)容概要

成對(duì)日益龐大的數(shù)據(jù)資源，人們迫切需要強(qiáng)有力的工個(gè)來(lái)“挖掘”其中的有作信息，數(shù)據(jù)挖掘就是針對(duì)這一需求而發(fā)展起來(lái)的一門(mén)匯集統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能學(xué)科內(nèi)容的新興的交叉學(xué)科。本書(shū)深入探討數(shù)據(jù)挖掘原理，把信息科學(xué)、計(jì)算科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的貢獻(xiàn)融俁在一起，是一本真正的跨學(xué)科教材。
本書(shū)適合計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)、應(yīng)用數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)高年級(jí)本科生和研究生，以及致力于數(shù)據(jù)挖掘方向的研究和工作人員等閱讀。

作者簡(jiǎn)介

(英)漢德（David Hand）是倫敦帝國(guó)大學(xué)數(shù)學(xué)系統(tǒng)計(jì)學(xué)教授。Heikki Mannila是赫爾辛基工業(yè)大學(xué)計(jì)算科學(xué)與工程系的教授，諾基亞研究中心的研究員。Padhraic Smyth是加州大學(xué)Lrvine分校信息與計(jì)算科學(xué)系的副教授。

書(shū)籍目錄

出版者的話(huà)專(zhuān)家指導(dǎo)委員會(huì)名單中文版序言前言第1章	緒論第2章	測(cè)理和數(shù)據(jù)第3章	可視化和探索數(shù)據(jù)第4章	數(shù)據(jù)分析和不確定性第5章	數(shù)據(jù)挖掘算法概覽第6章	模型和模式第7章	數(shù)據(jù)挖掘算法的評(píng)發(fā)函數(shù)第8章	搜索和優(yōu)化方法第9章	描述建模第10章	用于分類(lèi)的預(yù)測(cè)建模第11章	用于回歸的預(yù)測(cè)第12章	數(shù)據(jù)組織和數(shù)據(jù)庫(kù)第13章	尋找模式和規(guī)則第14章	根據(jù)內(nèi)容檢索附錄   隨機(jī)變量參考文獻(xiàn) 索引

圖書(shū)封面

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