請開啓javascript,方便系統運作!謝謝!
重要訊息:慎防詐騙電話,絕無簽單錯誤造成重複扣款或重複出貨,請您千萬不要操作ATM提款機。
註冊
帳號
密碼
f
忘記密碼
客服中心
購物車
全部
書名
作者姓名
ISBN
出版社名稱
熱門搜尋
165防詐騙
蝦皮
112年王立杰
法官學院 / 裁判實務教材
【112年證基會】
《苔蘚兄妹》筆記本
關閉廣告
展開廣告
圖書分類
五南本版
公職考試
教科專業
政府出版
暢銷精選
文具
休閒
課程
美食
美妝
精品
服飾包包
3C
餐廚具
家居
婦幼
辭書、總類
中文辭書
西文辭書
日韓文辭書
專業辭書
圖書館學
教育
通論
教育與學校行政
教育心理、測驗與統計
課程與教學
幼兒教育
特殊教育
各級各類教育
班級經營
心理、諮商與輔導
通論
認知心理學
發展心理學
社會心理學
工商心理學
諮商基礎
諮商運用
法律
工具書
總論
憲法
行政法
民事法
刑事法
商事法
國際法
犯罪防制
學科概要系列
學術專著
實務叢書
政治、公共行政
政治理論
比較政府與政治
國際關係
公共行政
工具書
學術專著
財經、商管
管理
財經
國貿
金融
會計
統計
研究方法與論文寫作
社會、傳播
社會科學
社會學
社會工作
社會問題與福利
高齡學
新聞學
傳播學
廣播、電視、電影
廣告與公共關係
文化研究、禮俗
觀光、餐旅、休閒
觀光
餐旅
休閒
其他
語言、文學
通識
文學總論
中國文學
臺灣文學
世界文學
現代文學
兒童、青少年文學
語言
語言文字學
應用文
研究方法、論文寫作
學術專著
悅讀中文
歷史、哲學、宗教
總論
中國史
世界史
中外地理
哲學研究
中國哲學
西洋哲學
宗教研究
西洋宗教
藝術、設計、文創
美學與藝術總論
視覺藝術
表演藝術
影像藝術
創意設計
文創產業
理工
總論
理科類
電機資訊類
工科類
環境與土木
海洋科技
職場書
醫護暨生命科學
總論
生命科學
醫學
藥學
護理
食品營養
考用出版
教檢、教甄
諮商、輔導、社工
消防用書
司法考試
高普特考
初等、五等
導遊領隊
會計、記帳士
地政士、不動產經紀人、
金融證照
乙、丙級技能檢定
留學必備用書
數學
書泉出版社
職場專門店
e商朝
兩性家庭
法律識讀
知識探索
養生保健
教育、通論
其他
台灣書房
閱讀台灣
納福系列
人文誌(台灣書房)
台灣誌記
游藝集
城市風景
台灣古籍大觀
時代人物
出土思想文物與文獻研究
白話經典系列
五南文庫
五南文庫
研究方法、論文寫作
研究方法
圖解系列
圖解系列
學科概要
學科概要
世界名人傳
世界名人傳
博雅書屋
人文隨筆
人物誌
全球直擊
法律屋
搜查一課
社會意識
美學誌
會飲考
萬國誌
萬象考
歷史迴廊
博雅文庫
經銷書目
經銷書目
字辭典/總類
字辭典/總類
教育/心理
教育
心理/諮商
政治/法學
法律
政治
公共行政
國際關係
經貿/管理/會計
管理
經濟
國貿
金融
會計
統計
社會休閒
社會
傳播
觀光
餐飲
休閒
國際禮儀/會展
文史哲
臺灣文學
中國文學
各國文學
語言/文字
史地
哲學
宗教
藝術設計
藝術
設計
創意美學
科學
自然科學
應用科學
醫療衛生
衛生行政
中醫
西醫
初等/地方五等
初等/地方五等
專技高普考
營養師
記帳士
導遊領隊
護士/護理師
不動產經紀人
地政士
消防設備師/設備士
會計師
社會工作師
專技高普考
特種考試
鐵路特考
公路監理站
民航特考
港務人員
司法特考
海巡特考
關務/報關人員特考
移民署
調查局
社會福利工作
專利商標審查
特種考試
捷運招考
國民營事業
中鋼/中龍鋼鐵
中油
台電
中華郵政
中華電信
台灣自來水
農會
農田水利會
銀行人員/銀行僱員
國/民營事業
警察特考
警察特考
警大/二技/警專
軍職特考
士官/軍校考試
預官 甄試
金融證照
金融證照
保險從業人員
證券商資格/分析師
期貨商資格/分析師
信託業務人員
理財規劃人員
銀行內控人員
授信人員
債券人員
外匯人員
技能檢定
專技人員技能檢定
電腦檢定
美容/美髮檢定
中餐/烘焙/餐飲檢定
廣告/建築/設計檢定
勞工安全檢定
汽車/機械/電機檢定
電子檢定
技術士技能檢定
會計檢定
全民英檢
英檢/教師甄試
教師甄試/資格檢定
升學考試
研究所/二技
升大學
四技/二專
國中
國小
高普考/地方三四等
高普考/地方三四等
內政及國土
國家大事紀
國防軍事
深訪中研院
經濟金融
經濟金融
醫療/社福
醫療/社福
教育學習
教育學習
台灣旅遊
台灣好好玩
遨遊大自然
縣市采風
客家/原民文化
客家風情
原民文化
文化藝術
走訪博物館
文化藝術
法律/科技
法律司法
探索科技
公共工程/交通
公共工程/交通
期刊/影音
逗陣影音館
期刊
語言
英文
日文
各國語言
小說/文學
小說
台灣文學
西洋文學
中國文學
大眾文學
財經/企管/經濟
工商企管
財經
理財
統計
會計/審計
經濟
科學科普
數學
理工
科學
地理
歷史
自然科學
電腦
農林漁牧
動植物
社會人文
社會
人文
心理
教育
哲學
政治/法律/軍事
圖書資訊
新聞傳播
新聞傳播
健康醫療
健康
醫學
護理
宗教命理
宗教
命理
休閒生活
休閒
居家生活
美容
飲食烹飪
旅遊
台灣
中國大陸
日/韓
亞洲
紐/澳
歐洲
美洲
非洲
他國旅遊
藝術設計
技藝
建築
音樂
戲劇
藝術
攝影
繪畫/雕刻
兒童/漫畫
兒童讀本
漫畫
一般分類:
五南本版
>
理工
>
電機資訊類
資料探勘原理與技術
編/著者:
張云濤 龔玲 胡凱智
出版社:
五南
出版日期:
2007-04-01
ISBN:
9789571146768
參考分類(CAT):
電機資訊類
參考分類(CIP):
電腦科學
優惠價:
9
折,
351
元
定價:
$390
無法訂購
分享
f
買了此商品的人,也買了....
資料探勘與顧客分析:Model...
定價:600 元
特價:
90
折!
540
元
最新社群與行動行銷實務應用[1...
定價:500 元
特價:
90
折!
450
元
AI法制的3H:人工智慧這樣管...
定價:350 元
特價:
95
折!
333
元
XML:資訊組織與傳播核心技術
定價:600 元
特價:
90
折!
540
元
AI人工智慧導論:理論、實務及...
定價:320 元
特價:
90
折!
288
元
|
內容簡介
|
內容簡介
「資料探勘」是將資料轉化為知識的過程,是資料管理、資訊處理領域研究、開發和應用的最活躍的分支之一。本書全面地論述了資料探勘領域的基本概念、基本原理和基本方法,內容包括資料探勘領域的經典理論和趨勢發展。全書共分14章,全面系統性地介紹了資料探勘的概念和過程、資料預先處理技術;深入地?述了各種資料探勘技術,包括關聯規則、決策樹、群聚分析、基於樣例的學習、貝葉斯學習、粗糙集、神經網路、遺傳演算法、統計分析;並討論了資料探勘的典型應用,例如:分類、文件和Web探勘,以及資料探勘的應用和發展趨勢;並在第14章中提供一個具體的商業智慧解決方案實例。 透過本書的學習,讀者可以對資料探勘的整體結構、概念、原理、技術和發展有深入的瞭解和認識。本書既可作為相關專業的教材,也是資料探勘領域的研究者和開發者必備的參考書。
目次
第1章 緒 論 1.1 什麼是資料探勘 1.2 為何進行資料探勘 1.3 資料探勘和統計分析的關係 1.4 資料探勘與資料倉儲的關係 1.5 資料探勘系統和其他系統的比較 1.5.1 資料探勘系統與專家系統的比較 1.5.2 資料探勘和OLAP的比較 1.6 資料探勘系統的分類第2章 資料探勘過程 2.1 問題的定義與主題分析 2.2 準備資料 2.2.1 資料清理 2.2.2 資料合併 2.2.3 資料選擇 2.2.4 資料變換 2.2.5 資料濃縮 2.2.6 資料品質分析 2.3 建立模型 2.3.1 模型是什麼 2.3.2 模型的精確度 2.3.3 模型的驗證 2.4 模式評估 2.4.1 模式是什麼 2.4.2 探勘結果的評價和驗證 2.5 資料視覺化和知識管理 2.5.1 視覺化表示 2.5.2 知識管理第3章 關聯規則 3.1 概述 3.1.1 啤酒和尿布問題 3.1.2 基本概念 3.2 關聯規則 3.2.1 概念分層 3.2.2 興趣度 3.2.3 資料庫中關聯規則的發現 3.3 關聯規則學習的Apriori演算法 3.3.1 使用候選項集找頻繁項集 3.3.2 由頻繁項集產生關聯規則 3.4 探勘關聯規則的多策略方法 3.4.1 多層關聯規則 3.4.2 多維關聯規則第4章 決策樹 4.1 什麼是決策樹 4.2 決策樹的原理 4.2.1 歸納學習 4.2.2 決策樹的表示 4.2.3 決策樹學習 4.2.4 ID3演算法 4.2.5 修剪決策樹 4.3 決策樹的應用 4.3.1 規則提取 4.3.2 分類 4.4 決策樹的優缺點第5章 群聚分析 5.1 概述 5.1.1 什麼是群聚分析 5.1.2 群聚分析的基本知識 5.1.3 群聚方法的分類 5.2 基於劃分的群聚演算法 5.2.1 基於劃分的評價函數 5.2.2 k-平均方法 5.2.3 k-中心點方法 5.3 層次群聚 5.3.1 凝聚方法 5.3.2 分裂方法 5.4 孤立點分析 5.4.1 基於統計的孤立點檢測 5.4.2 基於距離的孤立點檢測 5.4.3 基於偏離的孤立點檢測第6章 基於樣例的學習 6.1 概述 6.2 k-最近鄰演算法 6.2.1 基本理念 6.2.2 k-最近鄰演算法 6.2.3 距離加權最近鄰演算法 6.3 基於樣例的推理 6.3.1 CBR過程 6.3.2 樣例的表示 6.3.3 相似性關係 6.3.4 樣例的修正和調整第7章 貝式學習 7.1 貝式理論 7.1.1 貝式理論的基本理念 7.1.2 貝式定理 7.1.3 極大相似和最小誤差平方假設 7.2 樸素貝式分類 7.3 貝式信念網路 7.3.1 貝式信念網路的結構 7.3.2 貝式信念網路的訓練 7.4 貝式分類的應用第8章 粗糙集 8.1 關於知識的觀點 8.2 粗糙集理論的知識發現 8.3 決策表的定義 8.4 資料離散化 8.5 決策規則的獲取 8.6 粗糙集的化簡 8.6.1 屬性的化簡 8.6.2 一致決策表的化簡 8.6.3 屬性重要性度量第9章 神經網路 9.1 什麼是神經網路 9.2 神經網路的表示和學習 9.2.1 基本神經元模型 9.2.2 基本的神經網路模型 9.2.3 感知器 9.2.4 神經網路的學習 9.3 多層前饋神經網路 9.3.1 前饋神經網路模型和表徵能力 9.3.2 後向傳播演算法 9.3.3 後向傳播法則的推導 9.4 反饋式神經網路 9.4.1 離散型神經網路 9.4.2 連續型神經網路 9.5 神經網路的應用之一──群聚第10章 遺傳演算法 10.1 遺傳演算法概述 10.1.1 基本理念和術語 10.1.2 遺傳演算法的基礎 10.1.3 遺傳演算法的特點 10.2 基本遺傳演算法 10.3 遺傳演算法的實現技術 10.3.1 編碼方法 10.3.2 適應性度量 10.3.3 選擇策略 10.3.4 交叉和變異遺傳運算元 10.4 遺傳演算法的理論分析 10.4.1 模式定理 10.4.2 積木塊假設與欺騙問題 10.4.3 隱並行性 10.4.4 遺傳演算法的收斂性分析 10.5 遺傳演算法的應用實例第11章 統計分析 11.1 樣本和統計推理 11.1.1 透過機率分布和密度來描述資料 11.1.2 信賴區間的推導 11.2 迴歸分析 11.2.1 具有線性結構的迴歸模型 11.2.2 最小平方法擬合 11.2.3 多元線性迴歸 11.2.4 非線性迴歸資料分析 11.3 主成分分析 11.3.1 高維度資料整合簡化的概念與原則 11.3.2 主成分分析的演算法推導第12章 文件和Web探勘 12.1 概論 12.1.1 文件探勘的任務 12.1.2 Web探勘的特點 12.1.3 Web探勘的任務 12.2 文件探勘技術 12.2.1 文件的向量空間表示 12.2.2 文件特徵的提取 12.2.3 文件資訊探勘系統 12.3 Web資料探勘技術 12.3.1 Web結構探勘 12.3.2 Web使用記錄的探勘 12.3.3 Web內容探勘 12.3.4 個人偏好建立模型 12.4 文件和Web探勘的應用 12.4.1 文件分類 12.4.2 自動推薦系統第13章 資料探勘的應用和發展趨勢 13.1 空間資料探勘 13.1.1 空間資料庫 13.1.2 空間資料探勘發現的知識類型 13.1.3 空間資料探勘方法 13.2 圖像檢索和探勘 13.2.1 根據內容來檢索 13.2.2 圖像資料庫探勘 13.3 時間序列和序列檢索 13.3.1 序列模式分析 13.3.2 時間序列資料 13.3.3 趨勢分析 13.3.4 時序分析 13.4 隱私面臨的挑戰第14章 商業智慧解決方案實例分析 14.1 商業智慧概述 14.1.1 傳統資訊系統的不足 14.1.2 什麼是商業智慧 14.2 商業智慧系統的處理流程和框架 14.2.1 商業智慧系統的處理流程 14.2.2 商業智慧系統的框架 14.3 商業智慧解決方案 14.3.1 概述 14.3.2 資料倉儲 14.3.3 資料倉儲管理 14.3.4 資料清洗和轉換 14.3.5 線上分析 14.3.6 前端工具 14.3.7 資料探勘附錄A IBM DB2 Intelligent Miner簡介 A.1 DB2 Intelligent Miner功能簡介 A.2 DB2 Intelligent Miner for Data使用簡介 A.2.1 範例說明 A.2.2 定義資料物件 A.3 建立模型 A.4 模型應用 A.5 建立統計函數 A.6 解釋探勘結果