大数据分析 数据挖掘必备算法示例详解PDF电子书下载

第1章 数据分析绪论 1

1.1 理解数据中字段的类型是数据分析的重要前提 1

1.2 进行数据分析时数据的表示形式 2

1.3 数据分类——数据类别的自动识别 2

1.4 数据分类问题与回归问题的区别与联系 2

1.5 数据分析算法简介 4

1.6 交叉验证 4

1.7 一个最简单的分类器-K近邻分类器 6

1.8 后续章节组织 6

参考文献 7

第2章 SVM算法 8

2.1 算法原理 8

2.2 工具包简介 10

2.2.1 LibSVM的安装 10

2.2.2 LibSVM的使用 10

2.3 实例详解 12

参考文献 13

第3章 决策树算法 14

3.1 信息熵值 14

3.2 决策树的构建目标 14

3.3 ID3决策树算法 15

3.4 C4.5决策树算法 16

3.5 CART决策树算法 17

3.6 ID3、C4.5、CART算法的终止条件 17

3.7 C4.5算法的参数介绍 18

3.8 实例详解 18

参考文献 20

第4章 随机森林算法 21

4.1 算法原理 21

4.2 工具包介绍 22

4.3 实例详解 23

参考文献 24

第5章 梯度提升决策树算法 25

5.1 算法原理 25

5.2 工具包介绍 28

5.3 实例详解 29

参考文献 31

第6章 AdaBoost算法 32

6.1 算法原理 32

6.2 工具包介绍 36

6.3 实例详解 38

参考文献 42

第7章 朴素贝叶斯分类器 43

7.1 朴素贝叶斯分类的问题定义 43

7.2 朴素贝叶斯算法原理 43

7.3 一种常见的朴素贝叶斯模型的错误计算方法 47

7.4 朴素贝叶斯算法对连续型属性的处理 48

参考文献 49

第8章 极限学习机器算法 50

8.1 算法原理 50

8.2 算法参数介绍 50

8.3 实例详解 51

参考文献 52

第9章 逻辑回归算法 53

9.1 Logistic Regression算法流程 53

9.1.1 Logistic Regression模型的训练 53

9.1.2 Logistic Regression模型的预测 54

9.2 Logistic Regression算法原理推导 54

参考文献 55

第10章 稀疏表示分类算法 56

10.1 算法原理 56

10.2 SRC工具包及算法参数介绍 56

10.3 SRC算法实例详解 57

参考文献 58

第11章 不同数据分类算法性能的大规模实验对比分析 59

11.1 为什么要比较不同数据分类算法的性能？ 59

11.2 不同数据分类算法性能比较的相关工作 60

11.3 最新数据分类算法性能的大规模实验对比分析结果 61

11.3.1 实验数据集及调参细节 61

11.3.2 实验结果 62

11.4 结论 67

参考文献 68

第12章 从二分类到多分类——OVA 69

12.1 OVA聚合规则的核心思想 69

12.2 MAX聚合规则 70

12.3 DOO聚合规则 72

12.4 调用示例 75

参考文献 78

第13章 从二分类到多分类——OVO 79

13.1 OVO聚合规则的核心思想 79

13.2 WV聚合规则 80

13.3 VOTE聚合规则 82

13.4 PC聚合规则 83

13.5 PE聚合规则 85

13.6 LVPC聚合规则 87

13.7 调用示例 88

参考文献 91

第14章 从二分类到多分类——ECOC 92

14.1 ECOC的核心思想 92

14.2 ECOC编码 93

14.2.1 ECOC OVA算法的编码步骤 93

14.2.2 ECOC OVO算法的原理和源码赏析 93

14.2.3 Sparse Dense Random算法的原理和源码赏析 94

14.2.4 DECOC算法的原理和源码赏析 96

14.2.5 Forest-ECOC算法的原理和源码赏析 96

14.3 ECOC译码 100

14.3.1 HD算法的原理和源码赏析 100

14.3.2 LAP算法的原理和源码赏析 101

14.4 ECOC多类分类调用示例 101

参考文献 106

第15章 三种从二分类到多分类聚合策略的实验对比分析 107

15.1 OVA策略的实验结果 107

15.2 OVO策略的实验结果 111

15.3 ECOC策略的实验结果 114

参考文献 119

第16章 多个分类算法的集成方法研究 120

16.1 差异性（Diversity）的原理与技术 121

16.2 集成学习方法 123

16.2.1 简单加权投票集成方法 123

16.2.2 随机爬山算法 125

16.2.3 集成前序算法和集成后序算法 128

16.2.4 循环集成方法 133

16.2.5 其他集成学习方法 135

16.3 本章小结 135

参考文献 136

第17章 属性选择算法 138

17.1 fspackage和LibSVM的使用 138

17.1.1 程序包fspackage的使用方法 138

17.1.2 分类器LibSV M的使用方法 139

17.1.3 分类器LibSVM的调用实例 140

17.2 信息增益算法 142

17.2.1 算法原理 142

17.2.2 代码讲解 142

17.2.3 案例详解 143

17.3 卡方分布算法 145

17.3.1 卡方分布算法的原理 145

17.3.2 卡方分布算法的使用 148

17.3.3 案例详解 148

17.4 基于Fisher Score的属性选择算法 150

17.4.1 Fisher Score的原理 150

17.4.2 代码讲解 151

17.4.3 案例详解 152

17.5 基于基厄系数的属性选择算法 154

17.5.1 基厄系数的原理 154

17.5.2 代码讲解 155

17.5.3 案例详解 156

17.6 基于T检验的属性选择算法 158

17.6.1 T检验的原理 158

17.6.2 代码讲解 158

17.6.3 案例详解 159

参考文献 161

第18章 高级属性选择算法 162

18.1 线性前向选择算法 162

18.1.1 算法原理 162

18.1.2 代码讲解 163

18.1.3 案例详解 164

18.2 顺序前向选择算法 165

18.2.1 算法原理 165

18.2.2 代码讲解 165

18.2.3 案例详解 170

18.3 基于稀疏多项式逻辑回归的属性选择算法 171

18.3.1 算法原理 171

18.3.2 代码讲解 171

18.3.3 案例详解 172

18.4 Our——多个属性选择算法的集成策略 174

18.4.1 算法原理 174

18.4.2 代码讲解 174

18.4.3 案例详解 175

18.4.4 our算法的优势 177

18.5 属性选择算法的大规模实验对比分析 177

18.5.1 实验数据 177

18.5.2 属性选择算法结合LibSVM的测试 179

18.5.3 属性选择算法结合C4.5的测试 181

18.5.4 实验小结 183

参考文献 184

第19章 数据选择算法 185

19.1 衡量不均衡数据分类质量的常用方法 185

19.1.1 方法介绍 185

19.1.2 代码讲解 186

19.1.3 案例详解 187

19.2 RUS算法 188

19.2.1 算法原理 188

19.2.2 代码讲解 188

19.2.3 案例详解 189

19.3 CNN算法 191

19.3.1 算法原理 191

19.3.2 代码讲解 191

19.3.3 案例详解 193

19.4 SMOTE算法 194

19.4.1 算法原理 194

19.4.2 代码讲解 194

19.4.3 案例详解 196

19.5 ADASYN算法 197

19.5.1 算法原理 197

19.5.2 代码讲解 198

19.5.3 案例详解 199

19.6 OSS算法 200

19.6.1 算法原理 200

19.6.2 代码讲解 201

19.6.3 案例详解 202

19.7 本章小结 203

参考文献 203

第20章 不均衡数据分类算法及大规模实验分析 205

20.1 C4.5CS算法 205

20.1.1 算法原理 205

20.1.2 代码讲解 205

20.1.3 案例详解 213

20.2 使用Random Forests和GBDT进行不均衡数据分类 214

20.2.1 Random Forests 214

20.2.2 GBDT 216

20.3 BalanceCascade不均衡数据分类算法 216

20.4 其他不均衡数据分类算法及不均衡分类器的集成算法 216

20.5 结合属性选择和数据选择的不均衡数据分类实验 217

20.5.1 实验内容 217

20.5.2 实验数据 217

20.5.3 实验结果分析 219

参考文献 226

第21章 大数据分析 227

21.1 Spark平台简介 227

21.2 基于Ambari的Spark及Spark集群的安装与配置 227

21.3 Ambari集群扩展 234

21.4 基于Spark平台的分布式编程示例 237

21.5 MLlib——Spark平台上的机器学习库 239

21.5.1 Random Forest的MLlib实现 239

21.5.2 Decision tree的MLlib实现 241

参考文献 244

后记 245