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数据仓库与数据挖掘教程 版权信息
- ISBN:9787563244157
- 条形码:9787563244157 ; 978-7-5632-4415-7
- 装帧:暂无
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
数据仓库与数据挖掘教程 内容简介
本书是大连海事大学研究生教材,包含8章:数据仓库与数据挖掘概述;数据仓库结构;模型与元数据;数据特征与预处理;联机分析处理;关联规则挖掘原理;分类规则挖掘;聚类分析方法;神经网络与深度学习。具体内容包括:数据仓库的概述、数据挖掘的概述、数据仓库与数据挖掘等。
数据仓库与数据挖掘教程 目录
1 数据仓库与数据挖掘的概述
1.1 数据仓库的概述
1.2 数据挖掘的概述
1.3 数据仓库与数据挖掘
习题1
2 数据仓库结构、模型与元数据
2.1 数据仓库结构
2.2 数据仓库模型
2.3 数据抽取、转换和装载
2.4 元数据
习题2
3 数据特征与预处理
3.1 数据对象与类别
3.2 数据特征的统计描述
3.3 数据预处理
习题3
4 联机分析处理
4.1 OLAP的概述
4.2 OLAP的多维数据分析
4.3 OLAP系统的分类
4.4 OLTP与OLAP融合的前沿技术
习题4
5 关联规则挖掘
5.1 关联规则挖掘原理
5.2 Apriori算法
5.3 关联规则的评价方法
5.4 关联规则挖掘及其算法
习题5
6 分类规则挖掘
6.1 分类规则挖掘原理
6.2 决策树分类方法
6.3 贝叶斯分类方法
6.4 分类规则挖掘及其方法
习题6
7 几聚类分析方法
7.1 聚类分析原理
7.2 聚类分析算法
7.3 聚类质量评价
习题7
8 神经网络与深度学习
8.1 神经网络与深度学习的概述
8.2 前馈神经网络
8.3 卷积神经网络
8.4 循环神经网络
8.5 注意力机制
习题8
参考文献
展开全部
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