Data Mining and Uncertain Reasoning

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出版者:Wiley-Interscience
作者:Zhengxin Chen
出品人:
页数:392
译者:
出版时间:2001-08-03
价格:USD 105.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780471388784
丛书系列:
图书标签:
  • 数据挖掘
  • 不确定性推理
  • 机器学习
  • 人工智能
  • 知识发现
  • 数据分析
  • 概率推理
  • 专家系统
  • 贝叶斯网络
  • 统计学习
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具体描述

An expert guide for applying data mining with uncertain reasoning to a wide range of uses

This volume presents a holistic view of data mining by integrating this diverse and exciting field with uncertain reasoning. It treats a wide range of issues and examines the state of the art in both fields while summarizing vital concepts that can normally only be found in various separate resources.

The author concentrates on practical aspects of data mining-such as infrastructure and overall processes-but also discusses some selected algorithms and performance-related issues. Several important topics are addressed specifically, such as bridging the fields of machine learning and data mining and the discovery of influential association rules. In addition, the author discusses data warehousing as an enabling technique for data mining. Case studies are included throughout to illustrate important concepts.

Data Mining and Uncertain Reasoning is a practical reference for practitioners in various interrelated fields. Each subject is treated with both basic introductory and advanced technical descriptions, making the book suitable for students and practitioners at various levels of experience.

《数据挖掘与不确定推理》是一本系统性地介绍了现代数据科学和人工智能领域的重要主题的书籍。它全面探讨了数据挖掘的基本概念、方法及其在现实世界中的广泛应用。这本书内容详细,适合对数据处理、模式识别以及决策支持有深入理解的读者。书中首先系统地解析了数据挖掘的定义和重要性,介绍了从数据预处理到模型评估的一系列关键步骤,使读者能够清晰地掌握整个流程。在这一部分,作者还详细讲解了各种常见算法,如决策树、聚类分析和回归模型等,每一章都配有丰富的例子和实际案例,使理论与应用紧密结合。 此外,《数据挖掘与不确定推理》深入讨论了不确定性在数据分析过程中的重要作用。书中详细介绍了概率建模、贝叶斯方法以及其他处理不确定信息的技术手段,为读者提供了一种严谨的思考方式。这些内容不仅有助于理解复杂的统计现象,也为未来的研究和实践打下坚实基础。在探讨数据质量与清洗时,书中也提供了具体的技巧,帮助读者更高效地处理各种类型的数据问题。 对于不确定推理这一主题,作者强调其在实际应用中的价值,通过实际案例展示了如何利用概率和统计方法来应对信息的不完整或模糊。这部分内容特别适合希望深入理解如何在不完全数据环境中做出准确判断的读者。书中还详细介绍了如何结合专家知识与算法进行推理,增强了分析结果的可靠性和实用性。 另一重要方面,这本书注重实践指导,提供了一系列案例分析,使读者能够在真实情境中应用所学知识。通过这些案例,书籍展现了数据挖掘技术如何被实际运用来解决复杂的业务问题,如市场预测、风险评估和客户行为分析等。这些实践内容不仅增强了理论理解,也提升了读者在具体工作中的自信心。 书中还特别强调了多学科交叉的重要性,结合计算机科学、数学和统计学的知识,为数据分析提供了全面的视角。这使得读者能够从不同领域获取灵感,并学会综合运用各种技术手段来应对复杂问题。此外,书中还强调了持续学习与更新的重要性,指出了技术发展的趋势,使读者在快速变化的环境中保持竞争力。 总体而言,《数据挖掘与不确定推理》不仅是一个系统性的知识总结,更是一个引导读者深入理解和掌握数据科学核心概念的宝贵资源。这本书通过丰富的理论讲解、实用案例分析以及对未来趋势的展望,为读者提供了一个全面且深刻的学习路径。希望这份详细的简介能够帮助您更好地理解该书内容,并在实际学习中受益匪浅。

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