大数据分析与挖掘

第1章大数据分析与挖掘概论 1.1大数据及其应用 1.2大数据分析与挖掘的相关概念 1.3大数据分析与挖掘的模式 1.4大数据分析与挖掘技术 课后题 应用实例 测练 第2章数据预处理 2.1数据类型 2.2数据的邻近性度量 2.3数据预处理过程 2.4数据预处理方法 课后题 应用实例 测练 第3章征工程与降维 3.1征工程 3.2降维方法 课后题 应用实例 测练 第4章关联分析 4.1关联规则的概念 4.2Apriori算法 4.3FPGrowth算法 4.4关联规则评 课后题 应用实例 测练 第5章回归分析 5.1回归分析概述 5.2线性回归 5.3线性回归正则化 5.4逻辑回归 课后题 应用实例 测练 第6章分类 6.1分类方法概述 6.2决策树分类 6.3朴素贝叶斯 6.4k近邻 6.5支持向量机 6.6模型评估与选择 课后题 应用实例 测练 第7章集成分类方法 7.1集成分类方法概述 7.2Boosting 7.3Bagging 课后题 应用实例 测练 第8章聚类 8.1聚类概述 8.2基于划分的聚类方法 8.3基于层次的聚类方法 8.4基于密度的聚类方法 8.5基于网格的聚类方法 8.6基于模型的聚类方法 8.7聚类评估 课后题 应用实例 测练 第9章文本挖掘 9.1文本挖掘概述 9.2文本表示方法 9.3文本降维 9.4主题分析 9.5情感分析 课后题 应用实例 测练 第10章经网络与深度学 10.1深度学概述 10.2多层感知机 10.3反向传播算法 10.4卷积经网络 10.5循环经网络 10.6深度学方法的化 课后题 应用实例 测练 参考文献