作品简介
数据挖掘算法为大数据与人工智能的核心,掌握数据挖掘各算法的编程实现,有助于提升大数据的实践运用能力。
本书详细阐述了数据挖掘常用算法与编程实现,同时,本书以多个经典的数据挖掘赛题为案例,详细论述了数据预处理、特征选择、可视化、算法选择等全流程数据挖掘过程的编程实现,有助于提升读者面对实际数据问题时灵活运用各类算法能力。
出版时间2025-01-01
共 17 章
前言试读
第1章 绪论试读
第2章 分类试读
第3章 数据的特征选择试读
第4章 数据预处理之数据清洗
第5章 数据预处理之转换
第6章 数据预处理之数据降维
第7章 不平衡数据分类
第8章 回归分析
第9章 聚类分析
第10章 关联分析
第11章 KNN分类
第12章 支持向量机
第13章 神经网络分类
第14章 集成学习
第15章 综合案例实践
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