数据挖掘导论戴红、常子冠、于宁 著清华大学出版社9787302381044 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
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识发现处理模型和数据仓库及OLAP技术。评估专题包括利用检验集分类正确率和混淆矩阵，并结合检验集置信区间评估有指导学习模型，使用无指导聚类技术评估有指导模型，利用Lift和假设检验比较两个有指导学习模型，使用MS Excel 2010和经典的假设检验模型评估属性，使用簇质量度量方法和有指导学习技术评估无指导聚类模型。 本书秉承教材风格，强调广度讲解。注重成熟模型和开源工具的使用，以提高学习者的应用能力为目标；
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《高等院校计算机教育系列教材:数据挖掘导论》秉承教材风格，强调广度讲解。注重成熟模型和开源工具的使用，以提高学习者的应用能力为目标；注重结合实例和实验，加强基本概念和原理的理解和运用；注重实例的趣味性和生活性，提高学习者学习的积极性。使用章后练习、计算和实验作业巩固和检验所学内容；使用词汇表附录，解释和规范数据挖掘学科专业术语；使用适合教学的简单易用开源的Weka和通用的MS Excel软件工具实施数据挖掘验证和体验数据挖掘的精妙。《高等院校计算机教育系列教材:数据挖掘导论》可作为普通高等院校计算机科学、信息科学、数学和统计学专业的入门教材，也可作为如经济学、管理学、档案学等对数据管理、数据分析与数据挖掘有教学需求的其他相关专业的基础教材。同时，对数据挖掘技术和方法感兴趣，致力于相关方面的研
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302513490 Author 作者 戴红主编 侯爽 常子冠 于宁 副主编安继芳 聂清林 陈世红参编 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 285页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2019-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 其他 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 《大学计算机基础》为大学计算机通识教育入门教材。全书共分为7章，主要内容分为三个专题：、2章属靠前个专题，即计算与计算机的基础知识，主要介绍了计算与计算机概述、计算思维、计算机伦理问题、计算机软硬件基本知识、计算机网络及互联网基本知识；第3章属*个专题，即计算机操作系统及常用工具，主要介绍了Windows操作系统；第4～7章属第三个专题，即信息处理技术与软件，重点从文字信息处理
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