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数据挖掘
本书围绕典型的数据挖掘任务, 介绍基本概念、基本理论和经典算法, 融入该领域的最新进展, 并结合实际案例介绍如何开展数据挖掘实践应用。全书共9章, 第1章对数据挖掘进行概述, 第2章介绍数据准备相关知识, 第3章和第4章介绍分类的多种技术, 包括决策树、规则归纳、朴素贝叶斯, 以及神经网络、支持向量机、集成学习等, 第5章介绍回归分析, 第6章介绍聚类分析, 第7章介绍关联分析, 第8章介绍异常检测, 第9章介绍文本挖掘。实践部分以可视化数据挖掘工具RapidMiner为主, 便于没有编程经验的读者使用。部分案例使用Python实现, 对代码进行了详细解释。附录介绍了RapidMiner的基本使用知识。
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