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数据仓库与数据挖掘教程

数据仓库与数据挖掘教程

出版社:大连海事大学出版社出版时间:2023-04-01
开本: 26cm 页数: 136页
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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
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