《数据挖掘十大算法》 高清PDF 百度网盘 下载分享
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第1章 C4.5 1.1 引言1.2 算法描述1.3 算法特性1.3.1 决策树剪枝1.3.2 连续型属性1.3.3 缺失值处理1.3.4 规则集诱导1.4 软件实现1.5 示例1.5.1 Golf数据集1.5.2 Soybean数据集1.6 高级主题1.6.1 二级存储1.6.2 斜决策树1.6.3 特征选择1.6.4 集成方法1.6.5 分类规则1.6.6 模型重述1.7 习题参考文献第2章 k-means2.1 引言2.2 算法描述2.3 可用软件2.4 示例2.5 高级主题2.6 小结2.7 习题参考文献第3章 SVM：支持向量机3.1 支持向量分类器3.2 支持向量分类器的软间隔优化3.3 核技巧3.4 理论基础3.5 支持向量回归器3.6 软件实现3.7 当前和未来的研究3.7.1 计算效率3.7.2 核的选择3.7.3 泛化分析3.7.4 结构化支持向量机的学习3.8 习题参考文献第4章 Apriori4.1 引言4.2 算法描述4.2.1 挖掘频繁模式和关联规则4.2.2 挖掘序列模式4.2.3 讨论4.3 软件实现4.4 示例4.4.1 可行示例4.4.2 性能评估4.5 高级主题4.5.1 改进Apriori类型的频繁模式挖掘4.5.2 无候选的频繁模式挖掘4.5.3 增量式方法4.5.4 稠密表示：闭合模式和最大模式4.5.5 量化的关联规则4.5.6 其他的重要性／兴趣度度量方法4.5.7 类别关联规则4.5.8 使用更丰富的形式：序列、树和图4.6 小结4.7 习题参考文献第5章 EM5.1 引言5.2 算法描述……第6章 PageRank第7章 AdaBoost第8章 kNN!k-最近邻第9章 Naive Bayes第10章 CART：分类和回归树