在当今信息爆炸的时代，数据挖掘技术已成为各行各业不可或缺的工具，本书旨在为读者提供一个全面的数据挖掘实战指南，帮助您掌握从数据处理、特征工程到模型构建与优化的全过程。
数据预处理与清洗
数据是数据挖掘的基础，原始数据往往存在缺失值、异常值和噪声等问题，需要经过精心处理才能发挥其价值，本书详细介绍了各种数据预处理方法，如缺失值填充、异常值检测与剔除等,确保数据的准确性和可靠性。
缺失值处理
- 均值/中位数替换
- 插补法（KNN）
- 回归预测
异常值处理
- IQR方法
- Z-score方法
- DBSCAN聚类
数据标准化
- Min-Max归一化
- Z-score标准化
特征工程
特征选择和提取是提高模型性能的关键步骤，本书深入探讨了如何通过降维技术、特征生成和组合来优化特征空间。
主成分分析（PCA）
- 线性降维
- 方差最大化
t-SNE
- 非线性降维
- 局部邻域保持
自编码器
- 无监督学习
- 特征压缩与重构
模型构建与优化
本书涵盖了多种经典的机器学习算法及其变种，包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林和深度神经网络等。
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决策树
- ID3/ CART算法
- 剪枝策略
- 集成学习方法（Bagging）
支持向量机（SVM）
- 核函数选择
- 参数调优（网格搜索）
- 多分类问题处理
朴素贝叶斯
- 高斯分布假设
- 贝叶斯定理应用
- 朴素性假设的优点与局限
随机森林
- 集成思想
- 袋外验证（OOB）
- 特征重要性评估
深度学习
- 卷积神经网络（CNN）
- 循环神经网络（RNN/LSTM）
- 迁移学习与预训练模型
实战案例与分析
为了更好地理解理论知识，书中提供了多个实际案例分析，涉及金融、医疗、营销等多个领域。
信用卡欺诈检测
- 数据来源与特征选择
- 模型设计与结果解读
商品推荐系统
- 协同过滤算法
- 矩阵分解技术
- 冷启动问题解决
疾病诊断
- 医学影像数据分析
- 深度学习模型的部署
- 临床应用的挑战与展望
数据挖掘技术的快速发展为各行各业带来了巨大的变革，随着大数据、云计算和人工智能技术的深度融合，数据挖掘将在更多领域中发挥重要作用，本书旨在为广大读者提供一个系统的学习和参考平台,助力他们在数据驱动的时代中脱颖而出。
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标签： #数据挖掘实战开发书籍
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