数据挖掘导论(完整版)答案 Pang-Ning Tan 等著 范明等译下载 [问题点数:0分]

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数据挖掘导论完整版pdf中文
<em>数据挖掘</em><em>导论</em><em>完整版</em>pdf是一本中文版的参考书教材,该书对<em>数据挖掘</em>的概念与技术都讲解得十分清晰,还用了丰富的示例作说明,理论阐述透彻,欢迎大家<em>下载</em>阅读,<em>下载</em>地址:http://download.csdn.net/download/yixiaof/9408361 <em>数据挖掘</em>电子书介绍 《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>》全面介绍了<em>数据挖掘</em>的理论和方法,旨在为读者提供将<em>数据挖掘</em>应用于实际问题所必需的知识。《数据挖
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数据挖掘导论课后习题答案-第十章
最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书,发现课后<em>答案</em>只有英文版,于是打算结合自己的理解将<em>答案</em>翻<em>译</em>一下,其中难免有错误,欢迎大家指正和讨论。侵删。 第十章 ...
数据挖掘导论课后习题答案-第八章(下)
最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书,发现课后<em>答案</em>只有英文版,于是打算结合自己的理解将<em>答案</em>翻<em>译</em>一下,其中难免有错误,欢迎大家指正和讨论。侵删。 第八章(下) (a)会有问题。比如有1000个点分为两个簇,一个簇900个点,另一个簇100个点,抽5%的样本,那么第一个簇抽取45个点,另一个簇抽5个点,那么这五个点相比较于50个点很可能被当作噪声。 (b)有问...
数据挖掘导论课后习题答案 第二章(一)
1.感觉中文翻<em>译</em>不是很用心,英语原文是the statistician says, “Yes, fields 2 and3 are basically the same.”意思是字段2和字段3基本一样,所以我们可以推测值可能是一样的,字段2除以字段3的值基本都是7,作者认为这两个字段包含了一样的信息,从如此小的样本得到结论是十分危险的。 2. (a)二元、定性,序数 (b)连续,定量,比率 ...
数据挖掘导论课后习题答案-第四章
最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书,发现课后<em>答案</em>只有英文版,于是打算结合自己的理解将<em>答案</em>翻<em>译</em>一下,其中难免有错误,欢迎大家指正和讨论。侵删。 第四章 (a)Gini = 1 - ( 0.5 )2 - ( 0.5 )2 = 0.5 (b) 每个结点的 Gini = 0,因此总的Gini = 0. (c) 男:Gini = 1 - ( 0.6 )2...
数据挖掘导论课后习题答案-第二章
最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书,发现课后<em>答案</em>只有英文版,于是打算结合自己的理解将<em>答案</em>翻<em>译</em>一下,其中难免有错误,欢迎大家指正和讨论。侵删。 第二章 字段3 × 3≈字段2。字段2和字段3很有可能包含相同的信息,尽管从一个很小的样本中得出结论是非常不可靠的行为。 (a)二元的,定性的,序数的 (b)连续的,定量的,比率的 (c)离散的,定性的,序数的 ...
数据挖掘导论课后习题答案-第八章(上)
最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书,发现课后<em>答案</em>只有英文版,于是打算结合自己的理解将<em>答案</em>翻<em>译</em>一下,其中难免有错误,欢迎大家指正和讨论。侵删。 第八章 ...
数据挖掘导论 PDF 中文完整版
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<em>数据挖掘</em><em>导论</em> <em>完整版</em> Introduction to Data Mining 陈封能,斯坦巴赫,库玛尔 <em>著</em>,<em>范明</em>,范宏建 等 <em>译</em> 详解<em>数据挖掘</em>概念与技术 为数据化运营实战打好基础 信息管理专家 科技作
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数据挖掘导论课后习题答案 第二章(二)
19.余弦计算公式: 相关计算公式: 欧几里得公式: Jaccard 系数: (a)      cov=0 (b)   cov=-1 d(x,y)=2 (c) \ cov=0 d(x,y)=2 (d) cov=0.25 J=0.6 (e) cov=0 20. (a)[-1,1].很多时候数据正值比较多,因此只有[0,...
数据挖掘导论 第四章 重点习题解答
4.2 题目 <em>答案</em> 4.3 题目 <em>答案</em> 4.7 题目 <em>答案</em>
数据挖掘导论Pang-Ning Tan)习题记录
第2章 数据
数据挖掘导论 高清中文完整版 PDF
网传是不错的<em>数据挖掘</em>入门级书籍。 《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>(<em>完整版</em>)》全面介绍了<em>数据挖掘</em>的理论和方法,旨在为读者提供将<em>数据挖掘</em>应用于实际问题所必需的知识。《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>(<em>完整版</em>)》涵盖五个主题:数据、分类、关联
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《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>》(<em>完整版</em>) 、<em>Pang-Ning</em> <em>Tan</em> <em>著</em>、 <em>范明</em> 范宏建 <em>译</em>、 课后习题详细<em>答案</em>(英文版)
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数据挖掘导论课后习题答案-第五章
最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书,发现课后<em>答案</em>只有英文版,于是打算结合自己的理解将<em>答案</em>翻<em>译</em>一下,其中难免有错误,欢迎大家指正和讨论。侵删。 第四章 (a)不互斥 (b)是穷举的 (c)需要排序,测试集很可能不仅由行车里程属性决定,并且会命中多条规则。 (d)不需要,每条测试记录都能至少命中一条规则。 (a) FOIL = 300 × [ log2 ...
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<em>数据挖掘</em><em>导论</em>(<em>完整版</em>)(<em>Pang-Ning</em> <em>Tan</em>等)(<em>范明</em>等<em>译</em>)
数据挖掘导论第二章笔记
第二章:数据        数据相关问题,包括 数据类型 数据质量 使数据易于挖掘的数据预处理 根据数据联系分析数据 2.1 数据类型 2.1.1 属性与度量 属性 属性类型 属性的不同类型        对特定的属性类型进行有意义的操作        用值的个数描述属性 区分属性的一种独立方法是根据属性可能取值的个数来判断 非对称属性  ...
数据挖掘导论课后习题答案 第一章
1.需要抓住<em>数据挖掘</em>任务两大类任务以及四种主要<em>数据挖掘</em>任务的特点:预测任务、相关分析、聚类分析、异常检测。 (a)并不是<em>数据挖掘</em>任务,只是简单的数据库查询工作。 (b)设定一定阈值的会计计算,不是<em>数据挖掘</em>。如果是预测盈利就可以是<em>数据挖掘</em> (c)简单数值计算 (d)数据库查询 (e)由于骰子的出现的概率均等,这是概率计算问题,解决问题的方法已经由之前的数学家得出了 (f)是的,预测任务 ...
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《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>》(<em>完整版</em>)习题<em>答案</em>,<em>答案</em>有详细解题过程。
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很经典的<em>数据挖掘</em>入门教材。自己买了一本中文的。但是翻<em>译</em>存在一点问题,英文版拿来校对的。 很经典的<em>数据挖掘</em>入门教材。自己买了一本中文的。但是翻<em>译</em>存在一点问题,英文版拿来校对的。 相关<em>下载</em>链接://dow
数据挖掘导论完整版课后答案
<em>数据挖掘</em><em>导论</em><em>完整版</em>的课后<em>答案</em>,其中包括了课后习题和课后问答题的<em>答案</em>有利用同学的学习和进步
数据挖掘导论课后习题答案-第一章
最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书,发现课后<em>答案</em>只有英文版,于是打算结合自己的理解将<em>答案</em>翻<em>译</em>一下,其中难免有错误,欢迎大家指正和讨论。侵删。 第一章 (a)不是。这只是简单的数据库查询操作。 (b)不是。但预测一个新顾客是否可赢利则是一个<em>数据挖掘</em>任务。 (c)不是。 (d)不是。 (e)不是。如果骰子是均匀的,那么每个面出现是等可能的,这是一个简单的概率论...
数据挖掘导论课后习题答案-第六章
最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书,发现课后<em>答案</em>只有英文版,于是打算结合自己的理解将<em>答案</em>翻<em>译</em>一下,其中难免有错误,欢迎大家指正和讨论。侵删。 第六章 ...
数据挖掘导论-范明
不同于<em>数据挖掘</em>第三版那么羞涩难懂,<em>导论</em>书中大量实例,环环相扣。通俗易懂,易上手。(电子书带导航目录)
数据挖掘导论完整版)(中文版)范明/范宏健[]
<em>数据挖掘</em><em>导论</em>(<em>完整版</em>)(中文版)<em>范明</em>/范宏健
数据挖掘导论课后习题答案第九章
最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书,发现课后<em>答案</em>只有英文版,于是打算结合自己的理解将<em>答案</em>翻<em>译</em>一下,其中难免有错误,欢迎大家指正和讨论。侵删。 第九章 考虑文档数据,如果两个文档是相似的那么它们包含很多相同的词,并且没出现的词在大部分情况下都是无意义的。当一个文档中的词频繁出现,那么这个词在相似性度量上会占比较大的比重。举例来说,如果一个词有多个意思,那么可...
数据挖掘导论 第五章 重点习题解答
5.7 题目 <em>答案</em> 5.8 题目 <em>答案</em> 5.13 题目 <em>答案</em> 5.21 题目 <em>答案</em> 对不起,我不会。 5.22 题目 <em>答案</em>
数据挖掘概念与技术(原书第三版)范明 孟小峰-----第三章课后习题答案
<em>数据挖掘</em>概<em>数据挖掘</em>概念与技术(原书第三版)<em>范明</em> 孟小峰<em>译</em>-----第三章课后习题<em>答案</em>3.1 数据质量可以从多方面评估,包括准确性、完整性、一致性问题……
数据挖掘导论课后答案完美中文版+16年机器学习考试题
<em>数据挖掘</em><em>导论</em>课后<em>答案</em>完美中文版+16年机器学习考试题
数据挖掘导论(中文版·完整版)-[美]陈封能-范明等()-人民邮电出版社-2011
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数据挖掘导论
第一章 <em>数据挖掘</em>的简介
数据挖掘导论(完整版)课后习题答案中文版
《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>》由人民邮电出版社出版,作者<em>Pang-Ning</em> <em>Tan</em>,Michael Steinbach,Vipin Kumar 合<em>著</em>。该书全面介绍了<em>数据挖掘</em>,涵盖了五个主题:数据、分类、关联分析、聚
数据挖掘导论课后答案
英文原版<em>数据挖掘</em><em>导论</em> 1 Introduction 1 2 Data 5 3 Exploring Data 19 4 Classification: Basic Concepts, Decision
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<em>数据挖掘</em>作为一个新兴的多学科交叉应用领域,正在各行各业的决策支持活动 扮演着越来越重要的角色。本书将介绍<em>数据挖掘</em>( )与数据库知识发现 ( )的基本知识,以及从大量有噪声、不完整、 甚至是不一致数据集
数据挖掘概念与技术(中文版) 最新版 Jiawei Han Micheline Kamber Jian Pei 范明 孟小峰
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数据挖掘概念与技术 第三版pdf
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数据挖掘:概念与技术(第三版)中文版.pdf
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数据挖掘 概念与技术 中文第三版 高清完美带书签
<em>数据挖掘</em> 概念与技术 中文第三版 高清完美带书签 csdn上的这本书要么是第二版 要么是不带书签的 我花了半天时间自己制作了一个书签 绝对高清 完美
数据挖掘:概念与技术
《<em>数据挖掘</em>:概念与技术》基本信息原书名:Data Mining:Concepts and Techniques,Third Edition 作者: (美)Jiawei Han伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校 (加)Micheline Kamber西蒙-弗雷泽大学 (加)Jian Pei西蒙-弗雷泽大学 [作<em>译</em>者介绍] <em>译</em>者: <em>范明</em> 孟小峰 丛书名: 计算机科学丛书 出版社:机械工业出版社 ISBN:...
数据挖掘概念与技术 第三版(中文版+英文版PDF)
<em>数据挖掘</em>概念与技术,学<em>数据挖掘</em>必备的书籍,有英文和中文的PDF,内容很清晰,值得一看
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【炼数成金 RapidMiner 一 】数据挖掘概念与技术原书第三版(第一章)1.9节的习题解...
1.<em>数据挖掘</em>是指从大量的数据中提取有用的知识信息的一种模式。 (1)因为现在的生活工作中随时随刻都在产生大量的数据和都需要将这些数据转变为有用的信息和知识,是因为需求的不断增加才会突显出<em>数据挖掘</em>技术的重要性,所以<em>数据挖掘</em>应该是信息技术发展带来的结果。 (2)<em>数据挖掘</em>应该是这些技术融合而不是简单的变革。 (3)数据库技术带动了数据收集技术的发展和数据库建立的机制,有了有效的数据管理,...
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数据挖掘导论笔记1——第二章:数据
鲁棒算法--有噪声也可以产生可接受的结果。使用【特征、变量】替代【属性】。数据预处理1.特征子集选择2.特征提取:由原始数据创建新的特征集。3.特征构造:由一个或者多个原始特征构造新的特征。4.二元化5.非监督离散化6.监督离散化...
数据挖掘概念与技术第三版 范明 孟晓峰 第四章习题答案
4.1查询驱动的方法需要复杂的信息过滤和集成处理,这种方法是低效的,并且对于频繁的查询,开销可能很大。而更新驱动将来自多个异构源的信息预先集成,并存储在数据仓库中,供直接查询和分析,并且还支持复杂的多维查询,优势明显,因此更获得工业界的青睐。      很明显,当异构数据库数量较少时,查询开销本来就不大,查询驱动的方法就很容易进行查询分析,而构建数据仓库的代价依然很大,再使用更新驱动就得不偿失了
数据挖掘导论课后习题答案-第三章
最近在读《Introduction to Data Mining 》这本书,发现课后<em>答案</em>只有英文版,于是打算结合自己的理解将<em>答案</em>翻<em>译</em>一下,其中难免有错误,欢迎大家指正和讨论。侵删。 第三章 优点:第一,颜色可以很容易地区分不同的部分。第二,看起来更加有趣。 缺点:第一,对色盲或者那些很难分辨颜色的人不太友好。第二,有的时候灰度图更能突出重点,颜色图会让人关注一些不重要的部分。 关键的问题是对于...
数据挖掘概念与技术(原书第三版)范明 孟小峰-----第二章课后习题答案
<em>数据挖掘</em>概念与技术(原书第三版)<em>范明</em> 孟小峰<em>译</em>第二章<em>答案</em> 2.1 再给三个用于数据散布特征的常用统计量(即未在本章讨论过的),并讨论如何在大型数据库中有效的计算它们。
数据挖掘导论(完整版)
<em>Pang-Ning</em> <em>Tan</em> Michael Steinbach Vipin Kumar<em>著</em> <em>范明</em> 范宏建 等<em>译</em>
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数据挖掘导论(一)
计算机科学资源:https://media.pearsoncmg.com/bc/abp/cs-resources/ 前言:传统数据分析技术在应对新型数据集提出的挑战存在种种局限性,而<em>数据挖掘</em>打破了这些局限。<em>数据挖掘</em>不是要取代其他分析领域,而是以他为基础。 本书涵盖:数据预处理、可视化、预测建模、关联分析、聚类和异常检测 绪论 什么是<em>数据挖掘</em> <em>数据挖掘</em>是在大型数据存储库中,自动地发现有用信...
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数据挖掘导论整理(持续更新)
第一遍看的比较粗略,最近没什么事情,决定整理一下<em>数据挖掘</em><em>导论</em>的知识。没有意外的话是看完一章就整理成一张思维导图~
数据挖掘概念与技术(原书第三版)范明 孟小峰-----第六章课后习题答案
第六章<em>答案</em>第六章<em>答案</em>该<em>答案</em>为重庆大学计算机学院Jack Channy所作,由于本人水平有限,难免有错误和不当之处,如有意见请评论或者发邮件至majiecqu@126.com。 6.1 假设有数据集DD上所有闭频繁项集CC,以及每个闭频繁项集的支持度计数。给出一个算法,确定给定的项集是否频繁,如果频繁的话,给出XX的支持度。 对于该题目的解答,本文给出算法流程图,如下图所示。 6.3 Aprio
数据库习题答案范明
第五章5.4create table Suppliers( Sno char(7) primary key, Sname char(10) not null, Status char(2), Scity char(10));create table Parts( Pno char(7) primary key, Pname char(10) not null, Color char(5),
Kmeans聚类算法详解
摘要:本文通过图文详细介绍Kmeans聚类算法的原理和程序实现,以及如何选取类簇中心点。本文首先介绍利用该算法的原理及理解,详细介绍基于MATLAB设计一个自定义的Kmeans函数过程,然后利用该函数对UCI的数据集进行聚类以测试聚类结果。同时对Python及Java的编程实现作一个简单介绍,最后针对Kmeans的不足总结解决办法。后续章节将介绍的主要部分有: Kmeans算法的原理 Kmea...
数据挖掘十大算法(二):K-Means、二分K-均值 python和sklearn实现
早在刚接触<em>数据挖掘</em>算法时就已经看过,以及使用过简单的K-均值算法来做聚类,现在为了进一步的掌握该知识,通过机器学习实战又看了一遍,由于相对于其它算法较简单,所以看的也比较快,同时也学习了一下更为强大的二分K-均值算法,该算法建立在K-Means算法上,但难度不大,理论知识也很好理解,所以这里对两者的思路都记录一下。本篇文章主要内容(K-Means原理、二分K-Means原理、基础代码实现、skle...
数据挖掘导论--数据
<em>数据挖掘</em><em>导论</em>–数据本Markdown编辑器使用[StackEdit][6]修改而来,用它写博客,将会带来全新的体验哦: 写在前面的话:学习过的知识不常用就会生疏,概念的东西特别容易遗忘,还是老老实实过一遍书,并做好笔记,以待日后快速查阅。 属性的类型 标称(nominal):定性属性。仅仅是不同的名字,如性别,邮政编码,判别用=,≠序数(ordinal):定性属性。能提供足够的信息确定序,成绩(
数据挖掘导论》学习笔记(第1-2章)
《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>》 学习笔记 本文主要是在学习《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>(<em>完整版</em>)》中第1章至第2章的学习笔记,主要用来梳理思路,并没有多少思考,我尽量会在后期多弥补这方面的不足。
数据挖掘导论(完整版) 习题答案
<em>数据挖掘</em><em>导论</em>(<em>完整版</em>)(全面介绍<em>数据挖掘</em>的理论和方法) 基本信息 原书名: Introduction to Data Mining 原出版社: Addison Wesley 作者: (美)Pang-N
数据挖掘导论 范明 范宏建等
<em>数据挖掘</em><em>导论</em> <em>范明</em> 范宏建等<em>译</em><em>数据挖掘</em><em>导论</em> <em>范明</em> 范宏建等<em>译</em><em>数据挖掘</em><em>导论</em> <em>范明</em> 范宏建等<em>译</em>
数据挖掘十大算法--K近邻算法
k-近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的,先介绍基于实例学习的相关概念。 一、基于实例的学习。 1、已知一系列的训练样例,很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述;但与此不同,基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。 从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例时。每当学习器遇到一个新的查询实例,它分析这个新实例与以前存储的实例的关系,并据此把一个目标函数值赋给新实例。 2
[草稿] 相似度 相异度 (数据挖掘)
属性类型 标称的    好 坏      员工编号 序数的    1 2 3 4 5 6 ... 区间或比率的     意味着数据时连续的   d=|x-y|       s= -d  或  s=1/(1+d)  或  s=e^-d  s= 1-(归一化的d)   闵可夫斯基距离   p=1  p=2  p=oo   非度量相异度: 集合差 A={1,2,3,4}  B={2,3
数据挖掘导论高清pdf完整版
原书名: Introduction to Data Mining 《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>(<em>完整版</em>)》全面介绍了<em>数据挖掘</em>,涵盖了五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都有两章。前
数据挖掘导论 课后答案
<em>数据挖掘</em><em>导论</em><em>答案</em> 课后题是算法的延伸 对理解算法很有帮助
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<em>数据挖掘</em><em>导论</em>课后习题<em>答案</em>,英文版本,讲得很详细,可以参考
数据挖掘导论课后习题答案(国外的那本Pang-Ning Tan等编)
<em>数据挖掘</em><em>导论</em>课后习题<em>答案</em>(国外的那本<em>Pang-Ning</em> <em>Tan</em>等编)
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数据挖掘导论(完整版)(全面介绍数据挖掘的理论和方法)--习题答案
CruiseYoung提供的带有详细书签的电子书籍目录 http://blog.csdn.net/fksec/article/details/7888251 该资料是《<em>数据挖掘</em><em>导论</em>(<em>完整版</em>)》的习题答
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数据挖掘导论》学习笔记
写在前面:粗体字为书中定义,红色字体为笔者认为的重点词。【第一章:绪论】1.<em>数据挖掘</em>:在大型数据存储库中,自动地发现有用信息的过程。2.数据预处理步骤:融合来自多个数据源的数据 ,清洗数据以及消除噪声和重复的观测值,选择与当前<em>数据挖掘</em>任务相关的记录和特征。3.<em>数据挖掘</em>要解决的问题:可伸缩,高维性,异种数据和复杂数据,数据的所有权和分布,非传统的分析。4.<em>数据挖掘</em>任务:预测任务,描述任务。四种主要数...
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数据挖掘导论课后习题第二章习题,此篇不断更新中直到本章所有习题全部完成
2.1 In the Initial example of Charpter 2,the statistician says,"yes,filed 2 and 3 are basically the same."Can you tell from the three lines of sample data that are shown why she says that? 因为 所以字段
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