数据挖掘导论作者:戴红,常子冠,于宁 主编出版时间:2015年版内容简介 本书为数据挖掘入门级教材,共分8章,主要内容分为三个专题:技术、数据和评估。技术专题包括决策树技术、K-means算法、关联分析技术、神经网络技术、回归分析技术、贝叶斯分析、凝聚聚类、概念分层聚类、混合模型聚类技术的EM算法、时间序列分析和基于Web的数据挖掘等常用的机器学习方法和统计技术。数据专题包括数据库中的知... 上一篇:基于社会化标签的Web知识推送:网络分析视角下一篇:数据挖掘方法及天体光谱挖掘技术