内容简介
本书第1章介绍数据挖掘、机器学习和数据预处理的基本概念;第2章介绍频繁模式挖掘、关联规则和相关性;第3章和第4章分别介绍分类和高级分类技术;第5章和第6章分别介绍聚类分析算法和高级聚类分析算法;第7章讨论异常值检测;第8章介绍流数据、时间序列数据及序列数据挖掘;第9章讨论图挖掘和网络分析;第10章介绍文本和网络数据挖掘。
本书提供了应用最流行的数据挖掘算法解决预测模型问题的可行策略,读者可以从中更好地理解主流的预测模型,也可以学习数据挖掘的实际经验。
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