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數(shù)據(jù)挖掘算法導(dǎo)論 本書結(jié)合典型的數(shù)據(jù)挖掘案例,詳細(xì)介紹了若干種重要的數(shù)據(jù)挖掘算法的實(shí)現(xiàn)原理和應(yīng)用方法。其中,第1、2章介紹了回歸、 分類、聚類的概念及其實(shí)現(xiàn)的主要方法,如線性回歸、邏輯回歸、K近鄰和K均值;第3~5章介紹了數(shù)據(jù)挖掘的主要策略,如決策樹、提升算法和支持向量機(jī); 在前述知識(shí)的基礎(chǔ)上,第6~8章介紹了實(shí)現(xiàn)人工智能算法的三種基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、 長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)。 通過閱讀本書,讀者既可以理解各種數(shù)據(jù)挖掘算法的實(shí)現(xiàn)原理,又可以掌握將算法應(yīng)用于實(shí)際數(shù)據(jù)挖掘的一般流程和方法。 本書可作為高等院校理工科相關(guān)專業(yè)本科生、研究生的教材,也可供相關(guān)人員自學(xué)使用。
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