Introduction to Predictive Learning pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:Vladimir Cherkassky

出品人:

页数:395

译者:

出版时间:2010-05

价格:USD 99.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781441902580

丛书系列:

图书标签:

机器学习
预测学习
数据挖掘
统计学习
人工智能
算法
模型
Python
R
数据分析

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具体描述

This textbook offers a non-mathematical approach to predictive learning, emphasizing methodology and principles. It describes conceptual and philosophical aspects of predictive learning, exploring constructive learning algorithms in a coherent framework. The book includes: concepts, such as complexity control, generalization, and basic modeling approaches;philosophical principles of statistical estimation and machine learning;a presentation of statistical learning theory, a framework for learning algorithms;data-analytic methods; neural network and machine learning methodsnon-standard learning methodologies and their SVM-like mathematical description.This book provides a solid methodologies and practical applications for students and practitioners alike. Exercises range from trivial programming to open-ended research questions. Supplemental material includes a solutions manual, lecture slides, data sets, software implementation, and MATLAB scripts.

《大数据时代的数据挖掘与智能预测》简介在这个信息爆炸的时代，我们被海量的数据所包围。从社交媒体上的用户行为，到电商平台的购物记录，再到传感器捕捉的环境变化，无处不在的数据蕴藏着巨大的价值。如何从中洞察规律，预测未来，已成为驱动商业决策、科学研究和社会进步的关键能力。《大数据时代的数据挖掘与智能预测》正是为满足这一迫切需求而精心打造的一部力作。本书并非仅仅是对某个单一技术或算法的罗列，而是一次深入探索如何从复杂、海量数据中提取有价值信息，并将其转化为预测性洞察的系统性旅程。我们将从数据的本质出发，逐步揭示数据挖掘的核心概念与流程，涵盖数据预处理、特征工程、模型选择以及模型评估等关键环节。本书将理论与实践相结合，用清晰易懂的语言解释复杂的统计学和机器学习原理，并辅以丰富的案例分析，帮助读者理解这些原理在现实世界中的应用。核心内容亮点：数据挖掘基础：我们将从数据仓库、数据湖等概念入手，阐述数据挖掘在整个数据生命周期中的地位。您将学习如何识别数据中的噪声、缺失值和异常值，并掌握多种有效的预处理技术，为后续的建模奠定坚实的基础。数据清洗、数据转换、特征选择等关键步骤将得到详尽的讲解。经典挖掘算法深度解析：本书将深入剖析一系列行之有效的经典数据挖掘算法，包括但不限于：关联规则挖掘：学习如何发现数据项之间的有趣关系，例如“购买了尿布的顾客往往也会购买啤酒”，这对于商品推荐和市场篮子分析至关重要。分类算法：掌握如何构建能够将数据点分配到预定义类别的模型，如决策树、支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯等。我们将探讨这些算法的原理、优缺点以及适用场景。聚类算法：学习如何将相似的数据点分组，以发现数据中的潜在结构，如K-means、DBSCAN等。这对于用户分群、异常检测和市场细分等应用至关重要。回归算法：掌握如何构建预测连续数值输出的模型，例如预测房价、销售额或股票价格。我们将详细介绍线性回归、多项式回归以及其他高级回归技术。预测性建模的艺术与科学：本书将聚焦于如何构建和优化预测模型，使其能够准确地预测未来事件。您将学习：特征工程的进阶技巧：如何从原始数据中创造出更具预测能力的特征，这是提升模型性能的关键。模型选择与调优：如何根据具体问题选择最合适的算法，并对其超参数进行优化，以达到最佳的预测效果。交叉验证、网格搜索等常用技巧将得到详尽阐述。模型评估与解释：如何客观地评估模型的性能，并理解模型做出预测的依据。准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等评估指标将贯穿始终。面向实际应用的探索：本书将通过大量真实世界中的案例，展示数据挖掘和预测性建模在各个领域的应用，例如：商业智能：客户流失预测、精准营销、销售预测、库存优化。金融风险管理：信用评分、欺诈检测、市场趋势预测。医疗健康：疾病诊断、药物研发、患者风险评估。互联网服务：推荐系统、广告投放优化、用户行为分析。科学研究：模式识别、数据探索、现象解释。本书特色：循序渐进的教学设计：从基础概念到高级技术，本书的结构清晰，逻辑严谨，适合不同背景的读者。丰富的实践案例：每一个理论概念都配有生动形象的案例，帮助读者理解抽象的原理。工具与技术的介绍：本书将适时介绍相关的开源工具和编程语言（如Python及其相关库），帮助读者动手实践。前沿趋势的展望：在介绍经典方法的同时，也会对机器学习、深度学习等前沿技术在数据挖掘中的最新进展进行简要介绍，激发读者的探索兴趣。无论您是希望在工作中运用数据驱动的决策，还是对揭示数据背后的奥秘充满好奇，亦或是希望在学术研究中找到更强大的分析工具，《大数据时代的数据挖掘与智能预测》都将是您不可或缺的指南。通过阅读本书，您将掌握驾驭海量数据、洞察未来趋势的关键技能，在日益复杂的世界中抢占先机。