数据挖掘算法与应用内容简介

发布网友发布时间：2024-07-21 14:01

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热心网友时间：2024-07-22 01:09

数据挖掘，一个集数据库技术、计算智能、统计学和模式识别等多学科于一体的领域，如今已广泛渗透到各行各业。本书凭借其全面性和新颖性，整合了国内外最新的研究资料和作者的独特见解，旨在为读者提供系统深入的理解。

内容上，本书分为三个部分。首先，第1篇详细阐述了数据挖掘的核心算法，包括决策树、神经网络、基因算法，以及基础的统计分析方法、贝叶斯网络和支持向量机等，让读者对这些关键技术有全面的认识。

其次，第2篇聚焦于数据挖掘的辅助技术，涵盖了数据仓库技术、模糊处理、粗糙集以及目标优化等，这些技术在实际应用中起着至关重要的作用。

最后，第3篇则深入探讨了数据挖掘在实际场景中的应用，如互联网金融信息的搜索引擎和时间序列挖掘，为读者展示了数据挖掘在金融领域的实际操作和挑战。

无论是对金融领域感兴趣并专长于计算机技术的专业人士，还是对计算机和互联网有热情的金融工作者，都能从本书中受益。无论是数据挖掘领域的研究者，还是在金融数据分析或机器智能教学的教师，都能从中找到有价值的参考资源。