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国之重器出版工程 地球科学中的大数据分析与挖掘算法手册PDF电子书下载
- 电子书积分:11 积分如何计算积分?
- 作 者:李国庆,刘莹,庞禄申等编著
- 出 版 社:北京:人民邮电出版社
- 出版年份:2018
- ISBN:9787115478559
- 页数:290 页
第1章 关联规则 1
1.1 Apriori算法 2
1.1.1 算法概要 2
1.1.2 算法原理 2
1.1.3 实例说明 4
1.1.4 算法优缺点 10
1.1.5 优化改进 10
1.1.6 大数据适应度分析 12
1.1.7 地球科学应用案例 13
1.2 FP-growth算法 15
1.2.1 算法概要 15
1.2.2 算法原理 15
1.2.3 实例说明 17
1.2.4 优化改进 19
1.2.5 大数据适应度分析 21
1.2.6 地球科学应用案例 24
参考文献 26
第2章 分类 27
2.1 决策树算法 28
2.1.1 算法概要 28
2.1.2 算法原理 28
2.1.3 算法优缺点 31
2.1.4 优化改进 32
2.1.5 决策树衍生算法 33
2.1.6 大数据适应度分析 35
2.1.7 地球科学应用案例 37
2.2 贝叶斯分类算法 38
2.2.1 算法概要 38
2.2.2 算法原理 38
2.2.3 实例说明 40
2.2.4 算法优缺点 42
2.2.5 优化改进 42
2.2.6 大数据适应度分析 45
2.2.7 地球科学应用案例 46
2.3 神经网络分类算法 47
2.3.1 算法概要 47
2.3.2 算法原理 47
2.3.3 算法优缺点 51
2.3.4 优化改进 52
2.3.5 大数据适应度分析 53
2.3.6 地球科学应用案例 53
2.4 粗糙集分类 55
2.4.1 算法概要 55
2.4.2 算法原理 55
2.4.3 实例说明 62
2.4.4 算法优缺点 64
2.4.5 优化改进 64
2.4.6 大数据适应度分析 65
2.4.7 地球科学应用案例 66
2.5 支持向量机 66
2.5.1 算法概要 66
2.5.2 算法原理 67
2.5.3 实例说明 73
2.5.4 算法优缺点 74
2.5.5 优化改进 74
2.5.6 大数据适应度分析 76
2.5.7 地球科学应用案例 77
2.6 K-最近邻算法 78
2.6.1 算法概要 78
2.6.2 算法原理 78
2.6.3 算法优缺点 80
2.6.4 优化改进 80
2.6.5 大数据适应度分析 82
2.6.6 地球科学应用案例 85
2.7 Bagging算法 86
2.7.1 算法概要 86
2.7.2 算法原理 87
2.7.3 实例说明 90
2.7.4 优化改进 93
2.7.5 大数据适应度分析 94
2.7.6 地球科学应用案例 95
2.8 AdaBoost算法 96
2.8.1 算法概要 96
2.8.2 算法原理 97
2.8.3 训练过程 99
2.8.4 同类算法 100
2.8.5 大数据适应度分析 103
2.8.6 地球科学应用案例 103
参考文献 105
第3章 回归 115
3.1 线性回归 116
3.1.1 算法概要 116
3.1.2 算法原理 116
3.1.3 实例说明 119
3.1.4 算法优缺点 120
3.1.5 优化改进 121
3.1.6 大数据适应度分析 123
3.1.7 地球科学应用案例 123
3.2 逻辑回归 124
3.2.1 算法概要 124
3.2.2 算法原理 125
3.2.3 算法实现 127
3.2.4 SoftMax算法 129
3.2.5 大数据适应度分析 129
3.2.6 地球科学应用案例 130
参考文献 131
第4章 聚类 133
4.1 K-means算法 134
4.1.1 算法概要 134
4.1.2 算法原理 134
4.1.3 实例说明 135
4.1.4 算法优缺点 138
4.1.5 优化改进 138
4.1.6 大数据适应度分析 140
4.1.7 地球科学应用案例 141
4.2 K-medoids算法 142
4.2.1 算法概要 142
4.2.2 算法原理 142
4.2.3 实例说明 144
4.2.4 算法优缺点 147
4.2.5 优化改进 148
4.2.6 大数据适应度分析 149
4.2.7 地球科学应用案例 149
4.3 层次聚类算法 151
4.3.1 算法概要 151
4.3.2 距离度量 151
4.3.3 算法流程 153
4.3.4 改进优化 154
4.3.5 大数据适应度分析 158
4.3.6 地球科学应用案例 159
4.4 基于密度的聚类算法 160
4.4.1 算法概要 160
4.4.2 算法原理 160
4.4.3 实例说明 162
4.4.4 算法优缺点 164
4.4.5 优化改进 165
4.4.6 大数据适应度分析 166
4.4.7 地球科学应用案例 167
4.5 基于网格的聚类算法 168
4.5.1 算法概要 168
4.5.2 STING 168
4.5.3 CLIQUE 170
45.4 优化改进 173
4.5.5 大数据适应度分析 176
4.5.6 地球科学应用案例 177
参考文献 179
第5章 序列模式挖掘 183
5.1 GSP算法 184
5.1.1 算法概要 184
5.1.2 算法原理 184
5.1.3 实例说明 189
5.1.4 算法优缺点 191
5.1.5 GSP衍生算法 192
5.1.6 大数据适应度分析 194
5.1.7 地球科学应用案例 195
5.2 SPADE算法 196
5.2.1 算法概要 196
5.2.2 算法原理 197
5.2.3 实例说明 203
5.2.4 算法优缺点 206
5.2.5 优化改进 206
5.2.6 SPADE衍生算法 207
5.2.7 大数据适应度分析 209
5.2.8 地球科学应用案例 213
参考文献 215
第6章 深度学习 217
6.1 深度信念网 218
6.1.1 算法概要 218
6.1.2 算法原理 219
6.1.3 优化改进 225
6.1.4 大数据适应度分析 226
6.1.5 地球科学应用案例 227
6.2 卷积神经网络 228
6.2.1 算法概要 228
6.2.2 算法原理 228
6.2.3 实例说明 229
6.2.4 模型演化 231
6.2.5 优化改进 234
6.2.6 大数据适应度分析 235
6.2.7 地球科学应用案例 235
6.3 自动编码器算法 237
6.3.1 算法概要 237
6.3.2 算法原理 238
6.3.3 算法实现 240
6.3.4 衍生算法 241
6.3.5 优化改进 243
6.3.6 大数据适应度分析 244
6.3.7 地球科学应用案例 245
参考文献 245
第7章 异常检测 249
7.1 概述 250
7.2 基于统计的异常检测算法 251
7.2.1 算法原理 251
7.2.2 典型算法 251
7.3 基于距离的方法 252
7.3.1 算法原理 252
7.3.2 典型算法 252
7.4 基于深度的异常检测方法 256
7.4.1 算法原理 256
7.4.2 典型算法 257
7.5 基于密度的异常检测算法 258
7.5.1 算法原理 258
7.5.2 典型算法 258
7.6 基于偏离的异常检测算法 262
7.6.1 算法原理 262
7.6.2 典型算法 263
7.7 基于聚类的异常检测算法 265
7.7.1 算法原理 265
7.7.2 典型算法 265
7.8 大数据适应度分析 268
7.9 地球科学应用案例 269
参考文献 271
附录A软件、源码及开发包 275
- 《水面舰艇编队作战运筹分析》谭安胜著 2009
- 《SQL与关系数据库理论》(美)戴特(C.J.Date) 2019
- 《分析化学》陈怀侠主编 2019
- 《《走近科学》精选丛书 中国UFO悬案调查》郭之文 2019
- 《数据库技术与应用 Access 2010 微课版 第2版》刘卫国主编 2020
- 《影响葡萄和葡萄酒中酚类特征的因素分析》朱磊 2019
- 《仪器分析技术 第2版》曹国庆 2018
- 《全国普通高等中医药院校药学类专业十三五规划教材 第二轮规划教材 分析化学实验 第2版》池玉梅 2018
- 《大数据Hadoop 3.X分布式处理实战》吴章勇,杨强 2020
- 《中医骨伤科学》赵文海,张俐,温建民著 2017
- 《市政工程基础》杨岚编著 2009
- 《家畜百宝 猪、牛、羊、鸡的综合利用》山西省商业厅组织技术处编著 1959
- 《《道德经》200句》崇贤书院编著 2018
- 《高级英语阅读与听说教程》刘秀梅编著 2019
- 《计算机网络与通信基础》谢雨飞,田启川编著 2019
- 《看图自学吉他弹唱教程》陈飞编著 2019
- 《法语词汇认知联想记忆法》刘莲编著 2020
- 《培智学校义务教育实验教科书教师教学用书 生活适应 二年级 上》人民教育出版社,课程教材研究所,特殊教育课程教材研究中心编著 2019
- 《国家社科基金项目申报规范 技巧与案例 第3版 2020》文传浩,夏宇编著 2019
- 《流体力学》张扬军,彭杰,诸葛伟林编著 2019
- 《指向核心素养 北京十一学校名师教学设计 英语 七年级 上 配人教版》周志英总主编 2019
- 《办好人民满意的教育 全国教育满意度调查报告》(中国)中国教育科学研究院 2019
- 《北京生态环境保护》《北京环境保护丛书》编委会编著 2018
- 《人民院士》吴娜著 2019
- 《指向核心素养 北京十一学校名师教学设计 英语 九年级 上 配人教版》周志英总主编 2019
- 《中国人民的心》杨朔著;夕琳编 2019
- 《高等院校旅游专业系列教材 旅游企业岗位培训系列教材 新编北京导游英语》杨昆,鄢莉,谭明华 2019
- 《中华人民共和国成立70周年优秀文学作品精选 短篇小说卷 上 全2册》贺邵俊主编 2019
- 《指向核心素养 北京十一学校名师教学设计 数学 九年级 上 配人教版》周志英总主编 2019
- 《中华人民共和国成立70周年优秀文学作品精选 中篇小说卷 下 全3册》洪治纲主编 2019