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数据挖掘算法与Clementine实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2024

数据挖掘算法与Clementine实践
☆☆☆☆☆
简体网页||繁体网页
熊平
清华大学出版社
2011-4
237
25.00元
平装
9787302235019

图书标签: 数据挖掘  Clementine  管理与咨询  ml  Statistics  SPSS  0000   

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发表于2024-11-22

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图书描述

《数据挖掘算法与Clementine实践》主要介绍了几种最成熟的数据挖掘方法，并针对每种方法，介绍了应用最广泛的几种实现算法。书中以Clementine12．0为平台，用实例介绍了每种算法的具体应用。全书各章分别介绍了数据挖掘和Clementine软件、决策树分类方法(包括ID3、C4．5、C5．0、CART等算法)、聚类分析方法(包括K-Means算法和TwoStep算法)、关联规则挖掘方法(包括Apriori算法、CARMA算法和序列模式挖掘算法)、数据筛选算法(包括特征选择算法和异常检测算法)、回归分析方法(包括线性回归算法和二项Logistic回归)、神经网络构建方法(包括多层感知器网络、RBF网络以及Kohonen网络的构建算法)、时间序列分析方法(包括指数平滑法和ARIMA模型构建方法)。

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

could be better

评分☆☆☆☆☆

2016.10

评分☆☆☆☆☆

2016.10

评分☆☆☆☆☆

比较简单，入门可以看看，写得很浅显。

评分☆☆☆☆☆

2016.10

读后感

评分☆☆☆☆☆

因为之前一直用SPSS做数据分析，现在计划用Clementine做一下数据挖掘。所以买了这本书读了一下，内容介绍的比较清晰和易于理解。不足之处是书太薄了，不够详细（比如很多指标的含义）。作为一本入门书，我觉得足够了。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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