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智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

定 價:¥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: 高等學(xué)校教材
標(biāo) 簽: 計算機與互聯(lián)網(wǎng) 計算機專業(yè) 大學(xué) 教材教輔與參考書

ISBN: 9787561218914 出版時間: 2005-02-01 包裝: 膠版紙
開本: 20cm 頁數(shù): 266 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  數(shù)據(jù)挖掘是人工智能、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)等多學(xué)科相結(jié)合的產(chǎn)物,是由計算機處動從已有數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)以前未知的、具有潛在應(yīng)用價值的信息或模式的技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘是知識發(fā)現(xiàn)過程的重要內(nèi)容。《智能數(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、方法和計算技術(shù),可作為系統(tǒng)工程、控制工程及計算機類專業(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。

作者簡介

暫缺《智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)》作者簡介

圖書目錄

第1章 緒論
1.1 人工智能綜述
1.2 知識發(fā)展導(dǎo)論
思考題
第2章 數(shù)據(jù)倉庫的概念和結(jié)構(gòu)
2.1 數(shù)據(jù)倉庫的概念和特征
2.2 數(shù)據(jù)倉庫工程規(guī)劃
2.3 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的設(shè)計準(zhǔn)則
2.4 數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)構(gòu)和設(shè)計
思考題
第3章 基于概率統(tǒng)計與神經(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 相似性測度
7.4 硬聚類
7.5 軟聚類
7.6 模糊聚類
7.7 空間對象聚類
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

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