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作者：梁棟 張兆靜 彭木根 著
出版社：
初版日期：2020年08月28日
再版日期：
定價：650 元
ISBN：9789577359926
EAN ： 9789577359926
叢書系列： THS
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平裝 / 429頁
狀態：停售
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| 【想深入了解大數據、資料探勘的讀者請進！！】
什麼是資料前處理？
電信業者跟資料探勘有什麼關係？
神經網路具體到底是什麼？
集群分析的演算法有哪些？
◎資料探勘的「十大經典演算法」你都認識嗎？
國際權威的學術組織the IEEE International Conference on Data Mining （ICDM）評出了資料探勘領域的十大經典演算法：C4.5、K-Means、SVM、Apriori、EM、PageRank、AdaBoost、KNN、Naive Bayes和CART。
1．C4.5演算法
C4.5是一種用在機器學習和資料探勘領域的分類問題中的演算法。它基於以下假設：給定一個資料集，其中的每一個元組都能用一組屬性值來描述，每一個元組屬於一個互斥的類別中的某一類。C4.5的目標是透過學習，找到一個從屬性值到類別的映射關係，並且這個映射能用於對新的類別未知的實體進行分類。
2．The K-Means Algorithm （K-Means演算法）
K-MeansAlgorithm是一種聚類演算法，它把n個對象根據他們的屬性分為k個分割，k |
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| 梁棟，電機博士，碩士研究生導師，曾主持和參加多項自然科學基金項目，主要研究方向為大數據、資料探勘與智慧營運，所帶領的研究團隊在包括IEEE Internet of things Journal、IEEE International Conference on Data Mining等知名學術期刊和會議上發表學術論文二十多篇，並且長期與電信業進行科技產業化合作。
張兆靜，任職於知名電信業，大數據分析專家，曾在IEEE等著名會議上發表論文十篇，主持多項大數據與智慧營運案，曾獲公司頒發的最佳培訓實踐獎。
彭木根，電機博士，畢業後留校任教，博士生導師，擔任IET、IJCS、IJDSN、IJAP等國際SCI學術期刊論文的專刊編委、助理編委或特邀主編。曾擔任Wicon 2010、PlanNet等國際學術會議技術專題合作主席。長期擔任ICC、Globecom、WCNC、PIMRC等多個國際學術會議的技術委員。一直從事TDD無線網路資訊理論、協同網路編碼、無線網路自組織技術、TDD高效能無線傳輸與組網技術、TD-SCDMA及增強演進系統的傳輸，與增強組網技術的研發工作。
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