基于不确定性建模的数据挖掘(英文版) PDF 高清完整版

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给大家带来的一篇关于数据挖掘相关的电子书资源,介绍了关于数据挖掘、数据分析方面的内容,本书是由浙江大学出版社出版,格式为PDF,资源大小40.56MB,秦曾昌编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.8分

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基于不确定性建模的数据挖掘(英文版)
  • 出版社:浙江大学出版社
  • 作者:秦曾昌
  • 大小:40.56MB
  • 类别:数据挖掘
  • 热度:726
  • 《IBM SPSS Modeler 18.0数据挖掘权威指南》素材,文件
  • 数据挖掘与预测分析
  • 数据挖掘理论与实例
  • 数据仓库与数据挖掘技术
  • 数据挖掘:R语言实战
  • 基于不确定性建模的数据挖掘(英文版)

    作者:秦曾昌,汤永川 著

    出版时间:2013年版

    《基于不确定性建模的数据挖掘(英文版)》的英文简介如下: Machine learning and data mining are inseparably connected with uncertainty. The observable data for learning is usually imprecise,incomplete or noisy. Uncertainty Modeling for Data Mining A Label Semantics Approach introduces label semantics, a fuzzy-logic-based theory for modeling uncertainty. Several new data mining algorithms based on label semantics are proposed and tested on real-world datasets. A prototype interpretation of label semantics and new prototype-based data mining algorithms are also discussed. This book offers a valuable resource for postgraduates, researchers and other professionals in the fields of data mining, fuzzy computing anduncertainty reasoning. 《基于不确定性建模的数据挖掘(英文版)》由秦曾昌、汤永川著。

    目录

    • 1Introduction
    • 1.1Types of Uncertainty
    • 1.2Uncertainty Modeling and Data Mining
    • 1.3Related Works
    • References
    • 2Induction and Learning
    • 2.1Introduction
    • 2.2Machine Learning
    • 2.2.1Searching in Hypothesis Space
    • 2.2.2Supervised Learning
    • 2.2.3Unsupervised Learning
    • 2.2.4Instance-Based Learning
    • 2.3Data Mining and Algorithms
    • 2.3.1Why Do We Need Data Mining
    • 2.3.2How Do We do Data Mining
    • 2.3.3Artificial Neural Networks
    • 2.3.4Support Vector Machines
    • 2.4Measurement of Classifiers
    • 2.4.1ROC Analysis for Classification
    • 2.4.2Area Under the ROC Curve
    • 2.5Summary
    • References
    • 3Label Semantics Theory
    • 3.1Uncertainty Modeling with Labels
    • 3.1.1Fuzzy Logic
    • 3.1.2Computing with Words
    • 3.1.3Mass Assignment Theory
    • 3.2Label Semantics
    • 3.2.1Epistemic View of Label Semantics
    • 3.2.2Random Set Framework
    • 3.2.3Appropriateness Degrees
    • 3.2.4Assumptions for Data Analysis
    • 3.2.5Linguistic Translation
    • 3.3Fuzzy Discretization
    • 3.3.1Percentile-Based Discretization
    • 3.3.2Entropy-Based Discretization
    • 3.4Reasoning with Fuzzy Labels
    • 3.4.1Conditional Distribution Given Mass Assignments
    • 3.4.2Logical Expressions of Fuzzy Labels
    • 3.4.3Linguistic Interpretation of Appropriate Labels
    • 3.4.4Evidence Theory and Mass Assignment
    • 3.5Label Relations
    • 3.6Summary
    • References
    • 4Linguistic Decision Trees for Classification
    • 4.1Introduction
    • 4.2Tree Induction
    • 4.2.1Entropy
    • 4.2.2Soft Decision Trees
    • 4.3Linguistic Decision for Classification
    • 4.3.1Branch Probability
    • 4.3.2Classification by LDT
    • 4.3.3Linguistic ID3 Algorithm
    • 4.4Experimental Studies
    • 4.4.1Influence of the Threshold
    • 4.4.2Overlapping Between Fuzzy Labels
    • 4.5Comparison Studies
    • 4.6Merging of Branches
    • 4.6.1Forward Merging Algorithm
    • 4.6.2Dual-Branch LDTs
    • 4.6.3Experimental Studies for Forward Merging
    • 4.6.4ROC Analysis for Forward Merging
    • 4.7Linguistic Reasoning
    • 4.7.1Linguistic Interpretation of an LDT
    • 4.7.2Linguistic Constraints
    • 4.7.3Classification of Fuzzy Data
    • 4.8Summary
    • References
    • ……
    • 5 Linguistic Decision Trees for Prediction
    • 6 Bayesian Methods Based on Label Semantics
    • 7 Unsupervised Learning with Label Semantics
    • 8 Linguistic FOIL and Multiple Attribute Hierarchy for Decision Making
    • 9 A prototype Theory Interpretation of Label Semantics
    • 10 Prototype Theory for Learning
    • 11 Prototype-Based Rule Systems
    • 12 Information Cells and Information Cell Mixture Models
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    精选笔记:python数据挖掘需要学的内容

    12小时10分钟前回答

    1、Pandas库的操作

    Panda是数据分析特别重要的一个库,我们要掌握以下三点:

    · pandas 分组计算;

    · pandas 索引与多重索引;

    索引比较难,但是却是非常重要的

    · pandas 多表操作与数据透视表

    2、numpy数值计算

    numpy数据计算主要应用是在数据挖掘,对于以后的机器学习,深度学习,这也是一个必须掌握的库,我们要掌握以下内容:

    · Numpy array理解;

    · 数组索引操作;

    · 数组计算;

    · Broadcasting(线性代数里面的知识)

    3、数据可视化-matplotlib与seaborn

    · Matplotib语法

    python最基本的可视化工具就是matplotlib。咋一看Matplotlib与matlib有点像,要搞清楚二者的关系是什么,这样学习起来才会比较轻松。

    · seaborn的使用

    seaborn是一个非常漂亮的可视化工具。

    · pandas绘图功能

    前面说过pandas是做数据分析的,但它也提供了一些绘图的API。

    4、数据挖掘入门

    这部分是最难也是最有意思的一部分,要掌握以下几个部分:

    · 机器学习的定义

    在这里跟数据挖掘先不做区别

    · 代价函数的定义

    · Train/Test/Validate

    · Overfitting的定义与避免方法

    5、数据挖掘算法

    数据挖掘发展到现在,算法已经非常多,下面只需掌握最简单的,最核心的,最常用的算法:

    · 最小二乘算法;

    · 梯度下降;

    · 向量化;

    · 极大似然估计;

    · Logistic Regression;

    · Decision Tree;

    · RandomForesr;

    · XGBoost;

    6、数据挖掘实战

    通过机器学习里面最着名的库scikit-learn来进行模型的理解。

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    Java出身想转大数据行业的人也是越来越多,那么说到大数据方向的工作,可能小伙伴还不熟悉,我们先说下大数据方向主要的工作岗位。 大数据方向的工作目前分为三个主要方向,分别是大数据工程师、数据分析师、大数据科学家。另外数据挖掘本质算机器学习,不过和数据相关,也可以跟大数据挂钩。 那了解了大数据相关的岗位,想转行到这里,需要学习哪些技能呢?那么在这里分享一下。 必须技能有: Java面向对象 、JavaWeb开发、Hadoop、Java I/O与序列化、Redis、Kafka、Storm、HiveMapreduce、Python、Spark(Core+sparksql+Spark streaming)。 高阶技能有:机器学习算法、数据可视化、mahout库、MLlib、R语言、Lambda架构、……

    16小时35分钟前回答

    python数据挖掘需要学的内容

    1、Pandas库的操作 Panda是数据分析特别重要的一个库,我们要掌握以下三点: · pandas 分组计算; · pandas 索引与多重索引; 索引比较难,但是却是非常重要的 · pandas 多表操作与数据透视表 2、numpy数值计算 numpy数据计算主要应用是在数据挖掘,对于以后的机器学习,深度学习,这也是一个必须掌握的库,我们要掌握以下内容: · Numpy array理解; · 数组索引操作; · 数组计算; · Broadcasting(线性代数里面的知识) 3、数据可视化-matplotlib与seaborn · Matplotib语法 python最基本的可视化工具就是matplotlib。咋一看Matplotlib与matlib有点像,要搞清楚二者的关系是什么,这样学习起来才会比较轻松。 · seaborn的使用 seaborn是……

    20小时27分钟前回答

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