简介
本书采用SAS公司的统计软件包JMP Pro进行实践性应用，使用引人入胜的实际案例来构建关键数据挖掘方法（尤其是分类和预测的预测模型）的理论及其实践理解。本书所讨论的主题包括数据可视化、降维、聚类、线性和逻辑回归、分类和回归树、判别分析、朴素贝叶斯、人工神经网络、增量模型、集成算法以及时间序列预测等。
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本书采用SAS公司的统计软件包JMP Pro进行实践性应用，使用引人入胜的实际案例来构建关键数据挖掘方法（尤其是分类和预测的预测模型）的理论及其实践理解。本书所讨论的主题包括数据可视化、降维、聚类、线性和逻辑回归、分类和回归树、判别分析、朴素贝叶斯、人工神经网络、增量模型、集成算法以及时间序列预测等。 本书还包括：Ø 在每一章的开头给出了本章所探讨关键主题的详细概要；Ø 在每一章的结尾会通过一些案例和练习使读者扩大对所现有材料的理解；Ø 通过具有丰富数据的案例解释数据挖掘技术的各种应用；Ø 同时还有专门的学习网站，包括20多个数据集、练习和案例学习解决方案，以及相应的教学课件。 本书是一本非常优秀的教科书，适用于数据挖掘、预测分析和商业分析的本科生和研究生课程。本书也是数据科学家、分析师、研究人员和从业人员在管理、金融、市场营销、信息技术、医疗保健、教育和其他数据丰富的领域进行分析的独一无二的资源。
更多出版物信息
- 版权： 清华大学出版社
- 出版： 2018-06-01
- 更新： 2023-07-18
- 书号：9787302497660
- 中图：F713.51
- 学科：经济学应用经济学
