MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：22
- 题名/责任者:
- 数据仓库与数据挖掘教程/主编张益嘉 参编朱薇薇 ... [等]
- 出版发行项:
- 大连:大连海事大学出版社,2023
- ISBN及定价:
- 978-7-5632-4415-7/CNY27.00
- 载体形态项:
- 136页:图;26cm
- 个人责任者:
- 张益嘉 主编
- 个人次要责任者:
- 朱薇薇 参编
- 个人次要责任者:
- 侯晓迪 参编
- 学科主题:
- 数据库系统-研究生-教材
- 学科主题:
- 数据采集-研究生-教材
- 中图法分类号:
- TP311.13
- 中图法分类号:
- TP274
- 题名责任附注:
- 题名页题: 参编朱薇薇, 侯晓迪, 邸一得, 李晓博
- 书目附注:
- 有书目 (第136页)
- 提要文摘附注:
- 本书共分为8章。第1章在介绍数据仓库及数据挖掘技术特点的基础上, 概要介绍数据仓库与数据挖掘的典型应用, 以及两者间的区别与联系。第2章介绍数据仓库结构, 数据仓库模型, 数据抽取转换和装载, 以及元数据。第3章介绍数据对象与类别、数据特征的统计描述以及常用的数据预处理方法。第4章介绍OLAP的含义、OLAP的多维数据分析、OLAP系统的分类,以及OLTP与OLAP融合的前沿技术。第5章介绍关联规则挖掘原理、关联规则挖掘的Apriori算法、关联规则的评价方法、分类规则挖掘及其方法。第6章介绍分类问题的基本概念特征, 以及决策树分类、贝叶斯分类和K-最近邻分类等分类方法。第7章介绍聚类分析的基本原理;分析过程; 常见的聚类分析算法, 包括K-means算法、K-中心点算法等; 聚类的质量评价。第8章介绍前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络和注意力机制, 并结合实例介绍如何使用深度学习方法完成具体数据挖掘任务。
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