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数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典
元昌安主编更新时间:2018-12-27 19:01:15
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本书从数据挖掘基础、数据挖掘经典算法、数据挖掘业务建模与模型评价、SPSSClementine数据挖掘实务这4方面对数据挖掘技术进行了全面介绍。本书共24章,分为4部分。第1部分介绍数据挖掘的基本概念及数据挖掘应用的基本原理。第2部分介绍了回归分析、贝叶斯网络、聚类分析、决策树算法、关联规则、粗糙集、神经网络模型、遗传算法等。第3部分是数据挖掘建模和模型模型评价的基础知识。第4部分包括SPSSClementine数据挖掘项目的实现和具体实施,以及3个典型案例。
上架时间:2009-08-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
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数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典最新章节
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- 参考文献
- 24.4 小结
- 24.3 利用神经网络对数据进行欺诈探测
- 24.2 利用决策树模型挖掘商业信息
- 24.1 市场购物篮分析
- 第24章 SPSS Clementine典型案例分析
- 23.6 小结
- 23.5 导入和导出PMML模型
- 23.4 处理缺失值
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