數據挖掘方法與模型 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

[美] 拉羅斯 著，劉燕權 等 譯

圖書標籤:

• 數據挖掘
• 機器學習
• 模式識彆
• 數據分析
• 統計學習
• 人工智能
• 算法
• 模型
• 預測
• 知識發現

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040309683

版次：1

商品編碼：10620234

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2011-03-01

用紙：膠版紙

頁數：287

字數：380000

正文語種：中文

內容簡介

《數據挖掘方法與模型》分為7章，第1章是對降維方法的介紹，這是數據挖掘技術的一個先決條件；第2章至第6章為經典的數據挖掘算法和技術，包括一元迴歸模型、多元迴歸模型、邏輯迴歸模型、貝葉斯網絡分析以及遺傳算法，通過實際案例引導讀者由已預處理的數據使用不同的挖掘技術從而得齣所需結論；第7章為基於數據挖掘過程模型上的多個案例研究，通過多個領域的案例來闡述算法和技術是如何被運用的。
《數據挖掘方法與模型》可作為數據挖掘課程教學用書，適用於高年級本科生和研究生的教學，也可供科研人員參考使用。
當下，由於強大的數據挖掘軟件平颱很容易獲得，草率地使用數據挖掘方法和技術將導緻挖掘的結果混淆難解。這種失誤往往源自盲目使用“黑盒子”方法進行數據挖掘，而最好的避免途徑就是使用“自盒子”方法，理解隱藏在軟件背後的算法和統計模型結構。

作者簡介

Daniel T.Larose，博士，美國中康涅狄格州立大學統計學教授。設計、開發並主持瞭世界上第一個在綫數據挖掘管理科學碩土學位課程及教學，創立瞭中康涅狄格州立大學數據挖掘研究室。研究興趣包括數據挖掘、統計分析等。發錶多篇論文，齣版學術專著5部。
劉燕權，博士，美國南康涅狄格州立大學終身正教授、校理事會理事，美福布賴特學者（2009-2010），北京大學、南京大學、清華大學、中國科學院研究生院、南京理工大學、內濛古大學等客座教授。研究方嚮為計算機科學與理論、數據挖掘、軟件工程項目開發與管理、數字圖書館、信息技術理論與實踐、多媒體設計及應用等。發錶論文及學術專著80餘篇（部）。

內頁插圖

目錄

第1章 降維方法
1.1 數據挖掘中降低維度的必要性
1.2 主成分分析法
1.2.1 主成分分析應用於房屋數據集
1.2.2 應提取多少個主成分
1.3 因子分析法
1.3.1 因子分析法在成年人數據集中的應用
1.3.2 因子鏇轉
1.4 用戶自定義閤成
總結
參考文獻
練習題

第2章 迴歸模型
2.1 簡單綫性迴歸實例
2.2 最小二乘法估計
2.3 決定係數
2.4 估計值的標準誤差
2.5 相關係數
2.6 方差分析錶
2.7 異常點、高杠杆點和強影響觀測值
2.8 迴歸模型
2.9 迴歸推斷
2.9.1 x和y之間綫性關係的t檢驗
2.9.2 迴歸直綫斜率的置信區間
2.9.3 給定x條件下，Y均值的置信區間
2.9.4 給定x條件下，Y隨機選擇值的預測區間
2.10迴歸假設檢驗
2.11 實例：棒球數據集
2.12 實例：加利福尼亞州數據集
2.13 綫性變換實現
總結
參考文獻
練習題

第3章 多元迴歸和建模
3.1 多元迴歸實例
3.2 多元迴歸模型
3.3 多元迴歸推斷
3.4 含有分類預測變量的迴歸
3.4.1 調整R2：對包含無用預測變量的懲罰模式
3.4.2 序貫的誤差平方和
3.5 多重共綫性
3.6 變量選擇方法
3.6.1 偏F檢驗
3.6.2 嚮前選擇程序
3.6.3 嚮後排除程序
3.6.4 逐步選擇程序
3.6.5 最優子集程序
3.6.6 所有可能的子集選擇程序
3.7 變量選擇方法的應用
3.7.1 嚮前選擇程序應用於榖物數據集
3.7.2 嚮後排除程序應用於榖物數據集
3.7.3 逐步選擇程序應用於榖物數據集
3.7.4 最優子集程序應用於榖物數據集

……
第4章 邏輯迴歸
第5章 樸素貝葉斯估計和貝葉斯網絡
第6章 遺傳算法
第7章 案便研究：直郵營銷的迴應建模問題
總結
參考文獻

精彩書摘

通常用於數據挖掘的數據庫可能有上百萬條記錄和數韆個變量。所有變量都是獨立而沒有任何關聯的現象是不常見的。如《數據中發掘知識：數據挖掘引言》中所提及的那樣，數據分析人員需要防範多重共綫性，即預測變量之間相互關聯的情形。多重共綫性會導緻解空間的不穩定，從而可能導緻結果的不連貫。如在多元迴歸中，即使單個變量的迴歸結果均不顯著，預測變量的多重共綫性集可能導緻迴歸整體相對顯著。即使上述的不穩定性得以避免，包含具有高度相關性變量的模型往往會強調其某一特定成分，該成分實質上被重復計算。
貝爾曼指齣，樣本量需要符閤一個多元函數，該函數跟隨變量數呈現指數關係遞增。換句話說，高維空間本身具有稀疏性。正如這個經驗法則告訴我們的，在一維空間的正態分布中，有68％的值介於正負標準差之間，而在10維多元正態分布中，隻有0.02％的數據屬於類似的高維空間。
在考察預測變量和迴應變量之間的關係時，過多地使用預測變量會不必要地復雜化分析過程。這違反瞭簡約原則，即應將預測變量的數目保持在可控的範圍內。另一方麵，過多的變量會妨礙查找規律的建立，因為新的數據對所有變量作齣的反應很可能和建模中采用的數據反應不同。
此外，僅在變量層麵上分析可能會忽略變量之間的潛在聯係。例如，幾個預測變量可能落人僅反映數據某一方麵特徵的一個組（一個因素或一個組成部分（components））內。

《智慧的探索：數據洪流中的決策之道》 在信息爆炸的時代，海量數據如同無垠的海洋，其中蘊藏著無數待揭示的寶藏。如何在這片數據洪流中精準定位有價值的洞見，讓冰冷的數據轉化為驅動決策的智慧，是當下及未來社會麵臨的核心挑戰。《智慧的探索：數據洪流中的決策之道》並非一本枯燥的技術手冊，而是一次關於如何理解、駕馭和利用數據以實現更明智決策的深度探險。本書將帶你超越單純的算法堆砌，從戰略和實踐的宏觀視角，勾勒齣一幅清晰的數據驅動決策藍圖。 第一章：數據賦能的時代圖景 本章將為你呈現一個令人振奮的宏大視野：數據如何以前所未有的力量重塑著我們的世界。我們將迴顧數據從小透明到數據巨頭演進的曆史軌跡，探討大數據帶來的革命性變化，以及它如何在商業、科研、醫療、公共服務等各個領域催生齣全新的模式和機遇。你將瞭解到，數據不再僅僅是記錄，而是成為瞭一種新型的戰略資産，是洞察用戶需求、優化運營流程、預測未來趨勢、甚至推動科學發現的關鍵驅動力。本章將通過生動的案例，展示數據賦能的真實力量，幫助讀者建立對數據價值的深刻認知，激發探索數據奧秘的渴望。我們將不局限於技術本身，而是聚焦於數據如何改變思維方式，如何從“憑感覺”走嚮“憑數據”的決策範式轉變。 第二章：洞察之眼：理解數據背後的意義 數據的價值並非天然存在，它需要被理解、被解讀。《洞察之眼》章節將引導你深入數據錶層之下，學習如何識彆數據的內在含義，發掘其潛藏的價值。我們不會直接教授復雜的統計學公式，而是側重於培養一種“數據敏感度”。你將學習到如何從數據的角度審視問題，如何構建有意義的數據視角。我們將探討數據質量的重要性，以及如何通過初步的數據探索和可視化，快速把握數據的整體特徵和潛在規律。例如，在營銷領域，如何從用戶購買記錄中洞察其消費習慣和偏好？在醫療領域，如何從患者的病曆數據中發現疾病的早期預警信號？本章將強調，理解數據的背景、收集方式以及潛在的偏差，是進行有效分析的第一步。我們將通過形象的比喻和實際場景的模擬，讓你體會到“數據會說話”的真諦，學會傾聽數據，理解它所要傳達的故事。 第三章：解碼信息：數據分析的思維框架 數據分析並非一種單一的技藝，而是一種係統性的思維方式。《解碼信息》章節將為你構建一套強大的數據分析思維框架。我們將從“提齣正確的問題”開始，強調分析的目標導嚮性。你將學習如何將模糊的業務需求轉化為可量化、可分析的數據問題。在此基礎上，我們將探討不同類型的數據分析方法，例如描述性分析（發生瞭什麼？）、診斷性分析（為什麼發生？）、預測性分析（將要發生什麼？）以及規範性分析（應該怎麼做？）。本書將側重於這些分析方法的應用場景和邏輯，而非深奧的算法原理。例如，在客戶流失預測中，我們如何設計一個分析流程來找齣客戶流失的原因並采取相應的挽留措施？我們將通過引導性的思考過程，讓你理解分析的層層遞進，以及如何從簡單的現象分析上升到深層次的因果探究。這一章將為你打下堅實的邏輯基礎，讓你在麵對不同類型的數據問題時，能夠遊刃有餘。 第四章：智慧的構建：從數據到 actionable insights 數據分析的終極目標是産生“可操作的洞見”（actionable insights），即能夠指導具體行動、帶來實際價值的發現。《智慧的構建》章節將聚焦於如何將分析結果轉化為切實可行的決策建議。我們將探討如何有效地呈現數據分析結果，使其清晰易懂，能夠被非技術背景的決策者快速理解和采納。本章將介紹各種數據可視化技術，並強調如何選擇最適閤錶達特定信息的圖錶類型。我們還將討論如何將分析洞見與業務目標相結閤，製定具體的行動計劃，並建立跟蹤和評估機製，以衡量決策的成效。例如，在産品推薦係統中，如何根據用戶的瀏覽和購買行為，設計一個有效的推薦策略，並評估其對用戶購買轉化的影響？本章將強調，數據分析的價值在於其落地應用，在於其能夠驅動業務增長和問題解決。我們將通過模擬實際的決策場景，讓你體會到數據驅動決策的完整閉環。 第五章：風險與倫理：負責任的數據應用 在享受數據帶來的便利和力量的同時，我們也必須正視其潛在的風險和倫理挑戰。《風險與倫理》章節將引導你以負責任的態度對待數據。我們將探討數據隱私保護的重要性，以及如何在數據收集、存儲和使用過程中遵守相關的法律法規和道德規範。我們將討論數據偏見可能帶來的不公平現象，以及如何識彆和減輕這些偏見。例如，在招聘算法中，如何避免算法因為曆史數據中的性彆或種族歧視而産生不公正的篩選結果？本章還將觸及數據安全問題，以及如何保護敏感數據免受泄露和濫用。我們將強調，數據的力量越大，責任也越重。通過瞭解這些潛在的風險，我們可以更好地規避問題，建立一個更加公平、安全和可持續的數據應用環境。 第六章：數據驅動的未來：持續的學習與進化 數據驅動的世界是一個不斷變化的生態係統，技術在進步，數據也在不斷增長。《數據驅動的未來》章節將展望數據應用的未來趨勢，並強調持續學習和適應的重要性。我們將探討人工智能、機器學習等新興技術如何進一步深化數據分析的能力，以及它們將如何改變我們與數據互動的方式。同時，我們也將強調“以人為本”的理念，即技術始終是為瞭服務於人類的福祉和發展。本章將鼓勵讀者保持開放的心態，擁抱新技術，並積極參與到數據驅動的創新浪潮中。我們將探討如何建立一種持續學習和改進的文化，讓組織和個人都能在數據時代保持競爭力，不斷探索新的可能，真正實現智慧的飛躍。 《智慧的探索：數據洪流中的決策之道》旨在為你提供一個全麵、深入且易於理解的數據洞察和決策指南。它不是關於如何編寫代碼，也不是關於復雜的數學證明，而是關於如何用一種全新的視角去審視我們周圍的世界，如何利用數據這股強大的力量，為個人、組織乃至社會帶來更明智、更有效的決策。這本書將是你開啓數據驅動決策之旅的可靠夥伴，指引你在這片廣闊的數據海洋中，找到通往智慧的航嚮。

評分☆☆☆☆☆

說實話，拿到《數據挖掘方法與模型》這本書的時候，我最期待的就是它能否在我學習編程和數據分析的道路上，成為一座堅實的橋梁。我目前掌握瞭一些Python和SQL的基礎，也瞭解瞭一些簡單的統計學概念，但如何將這些零散的知識點串聯起來，應用於解決實際的數據問題，卻是我的一大睏惑。我希望這本書能夠提供一些關於數據挖掘常用工具和庫的介紹，比如Scikit-learn，並且能夠給齣清晰的代碼示例，讓我能夠邊學邊練。特彆是書中對不同模型的解釋，比如神經網絡、深度學習等，我希望能夠深入理解它們的數學原理和應用場景。我一直在思考，如何纔能從海量的數據中發現隱藏的模式和規律，並用這些模式來構建預測模型，解決現實世界中的問題。這本書的齣現，讓我看到瞭希望，我期待它能帶領我走進一個更廣闊的數據世界。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對新興技術領域充滿熱情的研究生，一直關注著大數據和人工智能的發展。在我的研究方嚮中，數據挖掘扮演著至關重要的角色，它為我提供瞭發現新知識、驗證理論的強大工具。我選擇《數據挖掘方法與模型》這本書，是因為它聽起來非常全麵，涵蓋瞭數據挖掘的核心方法和理論模型。我特彆希望能夠深入瞭解那些更高級的挖掘技術，比如異常檢測、關聯規則挖掘、序列模式挖掘等，以及它們在學術研究中的具體應用。我期待書中能夠提供一些前沿的研究動態和發展趨勢，讓我能夠對這個領域有更宏觀的認識。同時，我也希望書中能夠包含一些嚴謹的數學推導和理論證明，以滿足我對學術深度上的追求。隻有理解瞭底層原理，纔能更好地創新和發展。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《數據挖掘方法與模型》後，我首先被它的裝幀設計吸引瞭。厚重的紙張，清晰的排版，還有那封麵簡潔而不失專業感的圖案，都預示著這是一本值得深入研讀的著作。翻開第一頁，就有一股濃厚的學術氣息撲麵而來，仿佛進入瞭一個由數據構建的奇妙世界。我是一名對人工智能領域充滿好奇的學生，雖然之前接觸過一些基礎的機器學習概念，但對於數據挖掘這一更具實踐意義的分支，我始終覺得隔著一層紗。這本書的齣現，就像是為我掀開瞭這層麵紗，讓我能夠更清晰地看到數據背後的規律和價值。我特彆關注的是書中對不同數據挖掘算法的介紹，例如決策樹、支持嚮量機、聚類分析等等。我希望能夠理解它們的原理，更重要的是，能夠知道在實際應用中，如何根據具體的數據集和業務場景來選擇最閤適的算法，並且知道如何去調優參數，以達到最佳的效果。這本書的厚度本身就說明瞭內容的詳實，我期待它能提供豐富的案例分析，讓我能夠將理論知識與實際操作緊密結閤，從而真正掌握數據挖掘的精髓。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對商業決策充滿好奇的 MBA 學生，我一直在尋找能夠幫助我更好地理解市場趨勢、洞察消費者行為的工具。 《數據挖掘方法與模型》這本書，從書名上看，就好像是為我量身定做的。我希望它能夠教會我如何從企業大量的銷售數據、客戶反饋、社交媒體信息中，挖掘齣有價值的洞察，從而為公司的戰略決策提供強有力的支持。我尤其關注書中關於市場細分、客戶生命周期價值預測、推薦係統等章節。我希望能夠理解這些模型是如何工作的，並且知道如何在實際商業環境中應用它們，去解決諸如提高客戶滿意度、優化營銷投入、發現新的增長點等問題。這本書的齣現，讓我覺得我的商業分析能力將會得到質的提升。

評分☆☆☆☆☆

這本書的體量確實不小，封麵上的幾個大字“數據挖掘方法與模型”就透著一股“硬核”的味道。作為一個在商業分析領域摸爬滾打多年的從業者，我接觸過不少形形色色的數據，也嘗試過用各種工具和技術去從中提煉有價值的信息。然而，數據挖掘這個概念，雖然聽過很多次，但總覺得隔靴搔癢，缺乏一個係統性的框架來指導我。我希望這本書能幫我構建起一個完整的知識體係，從數據預處理的繁瑣步驟，到各種經典挖掘算法的細緻講解，再到模型評估和優化的策略，都能有深入的闡述。尤其是我對那些能夠幫助我預測用戶行為、發現潛在商機、優化營銷策略的章節充滿期待。我經常麵臨數據量大、維度高、噪聲多等問題，如何在這些復雜的現實場景中有效地進行數據挖掘，是我一直以來思考的難題。我期望這本書能夠提供一些實用的技巧和經驗，讓我能夠更從容地應對這些挑戰，讓我的工作效率得到質的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

劉燕權，博士，美國南康涅狄格州立大學終身正教授、校理事會理事，美福布賴特學者（2009-2010），北京大學、南京大學、清華大學、中國科學院研究生院、南京理工大學、內濛古大學等客座教授。研究方嚮為計算機科學與理論、數據挖掘、軟件工程項目開發與管理、數字圖書館、信息技術理論與實踐、多媒體設計及應用等。發錶論文及學術專著80餘篇（部）。

評分☆☆☆☆☆

感覺書不是盜版，內容講得也還到位

評分☆☆☆☆☆

好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好

評分☆☆☆☆☆

感覺書不是盜版，內容講得也還到位

評分☆☆☆☆☆

包裝盒磨得跟舊的是的

評分☆☆☆☆☆

很好哦

評分☆☆☆☆☆

好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好 好

評分☆☆☆☆☆

太好瞭，就是送貨的人咋就不上樓，讓我從19樓爬上爬下的

評分☆☆☆☆☆

深入淺齣，適閤學習和提高。