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内容简介
本书全面阐述了现代数据分析的基本理论和方法,实现技术和应用,内容反映了数据分析的*发展。
本书共分8章,分别从数据的约简、分类、聚类、拟合、寻优、预测以及小概率数据挖掘等方面做了较详尽的论述,试图构建数据分析的一个新平台,以帮助读者掌握更高层次的数据分析技术,来解决更为复杂的实际问题。
本书可作为高等学校信息科学、计算机技术、控制工程及管理科学等相关专业的高年级大学生、研究生的参考教材,也适合于广大科技工作者学习与参考。
作者简介
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目录
前言
第1章 粗糙集与数据约简
1.1 不确定性理论
1.2 粗糙集的基本理论与方法
1.3 知识的约简
1.4 决策表的约简
1.5 粗糙集数据约简的具体实现与应用
1.6 粗糙集的研究现状与展望
参考文献
第2章 支持向量机与数据分类
2.1 小样本统计学习理论
2.2 基于二次规划的支持向量机分类
2.3 基于线性规划的支持向量机分类
2.4 支持向量回归模型
现代数据分析 pdf下载声明
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