具体描述
本书是针对计算机公共基础课编写的教材，主要内容包括计算机基础知识概述、Windows XP的使用和系统设置、文字处理软件Word 2003、电子表格处理软件Excel 2003、演示文稿制作软件PowerPoint 2003和网页制作软件FrontPage 2003的基本应用和高级操作、计算机网络基础知识)及Internet应用和常用工具软件的使用。 本书采用“任务驱动”的方式设计教材体系，书中的许多案例由企事业单位实际工作中的具体案例改编的，或是教学实践中的一些技巧性案例。以实践技能为核心，注重全面提高学生的实践技能和实践素养。本书层次清楚、通俗易懂、实用性强。 本书可作为高职高专、大专和本科等高等院校计算机公共基础课的教材，也可以作为中职中专和成人教育的培训教材。
《现代数据挖掘技术与应用实践》 内容简介 本书旨在全面深入地探讨现代数据挖掘的核心理论、关键技术及其在实际业务场景中的应用。随着信息时代的飞速发展，数据已成为一种宝贵的战略资源，如何从中提取有价值的知识和洞察，成为驱动企业创新和决策优化的关键。本书正是在这样的时代背景下，为读者提供了一套系统、实用且前沿的数据挖掘知识体系。 第一部分：数据挖掘基础与理论框架 本部分将带领读者从宏观层面理解数据挖掘的本质、发展历程及其在人工智能、机器学习等领域的地位。我们将首先阐述数据挖掘的定义、目标以及其与传统数据分析、商业智能的区别与联系。 数据挖掘概述： 深入解析数据挖掘的内涵，包括知识发现（KDD）流程的各个阶段，如数据选择、预处理、数据转换、模式挖掘、模式评估与知识表示。我们将重点介绍数据挖掘的应用领域，涵盖市场营销、金融风险控制、医疗健康、科学研究、网络安全等。 数据预处理技术： 强调数据预处理在整个数据挖掘过程中的重要性，并详细介绍常用的预处理技术。这包括： 数据清洗： 处理缺失值（如均值/中位数填充、回归填充、插值法）、噪声数据（如平滑、聚类、分类、回归）、异常值检测（如统计方法、距离方法、密度方法、模型方法）。 数据集成： 解决异构数据源的整合问题，包括实体识别、模式冲突处理、冗余检测。 数据变换： 如规范化（Min-Max标准化、Z-score标准化）、离散化（等宽度、等深度、聚类离散化）以及特征构建（通过已有特征衍生新特征）。 数据规约： 降低数据维度和复杂度，提高挖掘效率和模型性能，如维度约简（特征选择、主成分分析PCA、线性判别分析LDA）和数据采样。 度量与相似性： 介绍在数据挖掘过程中常用的各种度量方法，包括距离度量（如欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离）、相似性度量（如皮尔逊相关系数、余弦相似度、Jaccard相似系数）以及它们在不同数据类型（数值型、类别型）上的适用性。 第二部分：核心数据挖掘算法详解 本部分将聚焦于数据挖掘领域中最具代表性和实用性的算法，逐一剖析其原理、模型构建过程、优缺点以及适用场景。我们将力求做到理论与实践相结合，为读者提供清晰的算法认知。 分类算法： 决策树： 深入讲解ID3、C4.5、CART等经典决策树算法，包括熵、信息增益、增益率、基尼系数等概念，以及剪枝技术（预剪枝、后剪枝）的运用。 朴素贝叶斯： 阐述贝叶斯定理及其在分类中的应用，重点介绍条件概率计算、拉普拉斯平滑等技巧。 支持向量机（SVM）： 讲解线性SVM和非线性SVM（核函数方法，如多项式核、高斯核、Sigmoid核），以及软间隔、硬间隔的概念。 K近邻（KNN）： 介绍基于实例的学习方法，以及距离度量和K值的选择对模型性能的影响。 集成学习方法： Bagging： 以随机森林（Random Forest）为例，讲解自助采样和决策树的结合。 Boosting： 以AdaBoost、Gradient Boosting（如XGBoost、LightGBM）为例，讲解迭代训练和错误样本加权的原理。 聚类算法： 层次聚类： 讲解凝聚型（自底向上）和分裂型（自顶向下）两种方法，以及不同连接方式（单链接、全链接、平均链接、Ward方法）。 划分聚类： 重点讲解K-Means算法，包括其迭代过程、簇中心选择、以及K值选择问题（如肘部法则、轮廓系数）。 基于密度的聚类： 讲解DBSCAN算法，阐述其核心概念（Eps、MinPts）以及对任意形状簇的发现能力。 模型聚类： 介绍高斯混合模型（GMM）及其EM算法的应用。 关联规则挖掘： Apriori算法： 详细讲解如何生成频繁项集和关联规则，包括支持度、置信度、提升度等指标。 FP-Growth算法： 介绍一种更高效的关联规则挖掘算法，以及FP-Tree的数据结构。 回归算法： 线性回归： 讲解一元线性回归和多元线性回归，包括最小二乘法、模型评估（R²、MSE、RMSE）。 岭回归与Lasso回归： 介绍L1和L2正则化如何防止过拟合。 决策树回归： 讲解如何使用决策树进行回归预测。 支持向量回归（SVR）： 介绍SVR与SVM在回归问题上的联系。 异常检测算法： 统计方法： 如基于正态分布的异常检测。 基于距离的异常检测： 如K近邻异常检测。 基于密度的异常检测： 如LOF（Local Outlier Factor）算法。 基于模型的异常检测： 如Isolation Forest（孤立森林）。 第三部分：高级数据挖掘技术与展望 本部分将进一步拓展读者的视野，介绍更具前沿性和复杂性的数据挖掘技术，并对未来的发展趋势进行探讨。 文本挖掘： 文本预处理： 分词、词性标注、去除停用词、词干提取/词形还原。 特征提取： 词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）、Word Embeddings（如Word2Vec, GloVe）。 文本分类与情感分析： 应用朴素贝叶斯、SVM、深度学习模型等进行文本内容的分类和情感倾向的识别。 主题模型： 如LDA（Latent Dirichlet Allocation）用于发现文本集合中的潜在主题。 序列数据挖掘： 序列模式挖掘： 如GSP（Generalized Sequential Patterns）算法，用于发现具有时间顺序的数据模式。 时间序列分析： ARIMA模型、LSTM等在时间序列预测中的应用。 图挖掘： 图表示： 邻接矩阵、邻接表。 图的相似性度量： Graph Edit Distance。 图结构分析： 社群发现、中心性度量。 深度学习在数据挖掘中的应用： 神经网络基础： 感知机、多层感知机（MLP）。 卷积神经网络（CNN）： 在图像和文本数据挖掘中的应用。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 在序列数据挖掘中的应用。 Transformer模型： 在自然语言处理等领域的突破性进展。 数据挖掘的评估与验证： 模型评估指标： 准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC、均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。 交叉验证： K折交叉验证、留一法交叉验证。 过拟合与欠拟合的诊断与解决。 数据挖掘的伦理与隐私保护： 数据偏见与公平性问题。 隐私泄露风险与差分隐私等保护技术。 第四部分：实际应用案例分析 本部分将通过一系列真实世界的案例，展示数据挖掘技术是如何解决实际问题的。每个案例都将详细阐述问题背景、数据特点、所采用的数据挖掘技术、模型构建过程、结果分析与业务价值。 电子商务用户画像与精准营销： 如何通过分析用户的浏览、购买行为，构建用户画像，并进行个性化商品推荐和营销活动。 金融风险评估与欺诈检测： 利用历史交易数据和客户信息，构建信用评分模型，预测贷款违约风险，或识别异常交易行为。 医疗健康数据分析： 从病历、检查报告中挖掘疾病的潜在风险因素，预测疾病发展趋势，辅助医生进行诊断。 社交网络分析： 分析用户关系、互动模式，发现意见领袖，预测信息传播趋势。 制造业的故障预测与维护优化： 通过分析设备传感器数据，预测设备可能出现的故障，提前进行维护，降低停机损失。 本书特色 理论体系完整： 从基础概念到前沿技术，覆盖了数据挖掘领域的各个重要方面。 算法讲解深入： 对核心算法的原理、数学推导和实现细节进行了清晰阐述。 实践导向： 结合大量实际案例，帮助读者理解理论如何应用于解决现实问题。 技术前沿： 关注深度学习等新兴技术在数据挖掘领域的最新进展。 结构清晰： 全书按照逻辑顺序组织内容，便于读者逐步深入学习。 目标读者 本书适合计算机科学、数据科学、统计学、信息工程等相关专业的本科生、研究生，以及在人工智能、大数据、机器学习、商业智能等领域工作的从业人员。对于希望系统学习数据挖掘知识，并将其应用于实际工作中的读者，本书将是一本不可多得的参考书。通过阅读本书，读者将能够掌握独立进行数据分析、模型构建和结果解读的能力，从而在数据驱动的时代赢得竞争优势。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有