数据挖掘 实用机器学习技术 第2版

1 (p0-1): 1.1 数据挖掘和机器学习
1 (p0-2): 第一部分 机器学习工具与技术第1章 绪论
2 (p0-3): 1.1.1 描述结构模式
4 (p0-4): 1.1.2 机器学习
5 (p0-5): 1.1.3 数据挖掘
5 (p0-6): 1.2 简单的例子：天气问题和其他
5 (p0-7): 1.2.1 天气问题
7 (p0-8): 1.2.2 隐形眼镜：一个理想化的问题
9 (p0-9): 1.2.4 CPU性能：介绍数值预测
9 (p0-10): 1.2.3 鸢尾花：一个经典的数值型数据集
10 (p0-11): 1.2.5 劳资协商：一个更真实的例子
12 (p0-12): 1.2.6 大豆分类：一个经典的机器学习的成功例子
13 (p0-13): 1.3 应用领域
14 (p0-14): 1.3.1 决策包含评判
14 (p0-15): 1.3.2 图像筛选
15 (p0-16): 1.3.3 负载预测
15 (p0-17): 1.3.4 诊断
16 (p0-18): 1.3.5 市场和销售
17 (p0-19): 1.3.6 其他应用
18 (p0-20): 1.4 机器学习和统计学
19 (p0-21): 1.5 用于搜索的概括
19 (p0-22): 1.5.1 枚举概念空间
20 (p0-23): 1.5.2 偏差
22 (p0-24): 1.6 数据挖掘和道德
23 (p0-25): 1.7 补充读物
26 (p0-26): 2.1 概念
26 (p0-27): 第2章 输入：概念、实例和属性
28 (p0-28): 2.2 样本
31 (p0-29): 2.3 属性
33 (p0-30): 2.4 输入准备
33 (p0-31): 2.4.1 数据收集
34 (p0-32): 2.4.2 ARFF格式
36 (p0-33): 2.4.3 稀疏数据
36 (p0-34): 2.4.4 属性类型
37 (p0-35): 2.4.5 残缺值
38 (p0-36): 2.4.7 了解数据
38 (p0-37): 2.4.6 不正确的值
39 (p0-38): 2.5 补充读物
40 (p0-39): 第3章 输出：知识表达
40 (p0-40): 3.1 决策表
40 (p0-41): 3.2 决策树
42 (p0-42): 3.3 分类规则
45 (p0-43): 3.4 关联规则
46 (p0-44): 3.5 包含例外的规则
48 (p0-45): 3.6 包含关系的规则
50 (p0-46): 3.7 数值预测树
50 (p0-47): 3.8 基于实例的表达
53 (p0-48): 3.9 聚类
54 (p0-49): 3.10 补充读物
56 (p0-50): 第4章 算法：基本方法
56 (p0-51): 4.1 推断基本规则
57 (p0-52): 4.1.1 残缺值和数值属性
59 (p0-53): 4.1.2 讨论
59 (p0-54): 4.2 统计建模
62 (p0-55): 4.2.1 残缺值和数值属性
63 (p0-56): 4.2.2 用于文档分类的贝叶斯模型
65 (p0-57): 4.2.3 讨论
65 (p0-58): 4.3 分治法：创建决策树
68 (p0-59): 4.3.1 计算信息量
69 (p0-60): 4.3.2 高度分支属性
71 (p0-61): 4.3.3 讨论
71 (p0-62): 4.4 覆盖算法：建立规则
72 (p0-63): 4.4.2 一个简单的覆盖算法
72 (p0-64): 4.4.1 规则与树
75 (p0-65): 4.4.3 规则与决策列
76 (p0-66): 4.5 挖掘关联规则
76 (p0-67): 4.5.1 项集
78 (p0-68): 4.5.2 关联规则
80 (p0-69): 4.5.3 有效地建立规则
81 (p0-70): 4.5.4 讨论
81 (p0-71): 4.6 线性模型
81 (p0-72): 4.6.1 数值预测：线性回归
82 (p0-73): 4.6.2 线性分类：Logistic回归
85 (p0-74): 4.6.3 使用感知器的线性分类
86 (p0-75): 4.6.4 使用Winnow的线性分类
88 (p0-76): 4.7 基于实例的学习
88 (p0-77): 4.7.1 距离函数
88 (p0-78): 4.7.2 有效寻找最近邻
93 (p0-79): 4.7.3 讨论
93 (p0-80): 4.8 聚类
94 (p0-81): 4.8.1 基于距离的迭代聚类
94 (p0-82): 4.8.2 快速距离计算
96 (p0-83):…