图书介绍
数据挖掘与R语言PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 易正俊，赵品勇，辛巧，阳红英，黄华著 著
- 出版社： 北京：清华大学出版社
- ISBN：9787302491854
- 出版时间：2018
- 标注页数：174页
- 文件大小：40MB
- 文件页数：181页
- 主题词：
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图书目录
第1章R语言基础1
1.1 R的安装1
1.2 R数据结构5
1.3数据输入11
1.4程序控制流语句12
1.5用户自编函数14
1.6运算符15
1.7数学统计函数16
第2章 关联规则的挖掘18
2.1关联规则模型19
2.2关联规则的支持度、可信度和提升度20
2.3关联规则Apriori算法22
第3章 感知机26
3.1数据集的线性可分性26
3.2感知机模型28
3.3感知机学习策略29
3.4感知机学习算法29
第4章 朴素贝叶斯算法39
4.1朴素贝叶斯频次表39
4.2朴素贝叶斯条件概率表40
4.3朴素贝叶斯分类器43
4.4拉普拉斯校准子46
4.5连续型数据特征的处理49
第5章K近邻法53
5.1近邻的距离度量方法53
5.2 Kd树——寻找K近邻57
5.3分类决策规则70
5.4 K值的选择70
5.5 K近邻算法71
第6章 决策树74
6.1决策树模型74
6.2决策树学习75
6.3决策树的生成84
6.4决策树的剪枝91
6.5分类与回归树模型96
第7章 支持向量机111
7.1线性可分支持向量机与硬间隔最大化111
7.2线性支持向量机与软间隔最大化124
7.3非线性支持向量机与核函数130
7.4序列最小最优化算法137
第8章 提升算法146
8.1 AdaBoost提升算法146
8.2 AdaBoost算法解释152
8.3提升树154
第9章 隐马尔可夫模型160
9.1基本概念160
9.2概率计算算法162
9.3学习算法168
9.4预测算法169
参考文献174