内容简介
统计理论是一个非常严谨非常成熟的理论，随着大数据时代的到来，颠覆了统计理论———抽样和随机理论在大数据研究领域的存在价值，如何重构统计理论，使其在大数据时代继续承担原有的历史任务，是我们这些统计研究工作者所面临的一个挑战，也是历史所赋予我们的责任。坚信统计学理论会不断完善，为大数据领域的研究承担它应该承担的任务。
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- 前言
- 1大数据时代
- 1.1指数时代
- 1.2大数据的特征
- 1.3大数据的价值
- 1.4大数据的研究现状
- 1.5发展动态
- 1.6目前存在的主要问题
- 1.7大数据时代统计学重构的意义
- 2数据统计
- 2.1数据统计基础
- 2.2数据处理与数据描述
- 2.3统计数据描述
- 3大数据挖掘导论
- 3.1大数据挖掘
- 3.2数据挖掘的任务
- 3.3数据流
- 4基于增量式自适应随机森林IARF分类器设计
- 4.1绪论
- 4.2决策树分类算法
- 4.3贝叶斯分类算法
- 4.4支持向量机分类算法
- 4.5概念漂移数据流分类问题
- 4.6构建增量式自适应随机森林分类器
- 5构建增量式自适应白化权聚类算法
- 5.1绪论
- 5.2基于划分方法的聚类分析算法
- 5.3基于层次方法的聚类分析算法
- 5.4基于密度和网格方法的聚类分析算法
- 5.5增量式自适应白化权聚类算法
- 6基于增量式自适应加权IAW关联树设计
- 6.1绪论
- 6.2Apriori算法及其改进算法
- 6.3TDA及其并行关联规则算法
- 6.4增量式自适应加权关联树设计
- 7大数据挖掘应用领域研究前沿和发展趋势
- 7.1大数据挖掘的应用领域
- 7.2大数据挖掘中隐私问题
- 7.3大数据挖掘的发展趋势
- 7.4结束语
- 参考文献
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版权信息
出版社：辽宁科学技术出版社
出版时间：2019
作者：岳晓宁
温馨提示：
1.本电子书已获得正版授权，由出版社通过知传链发行。
2.该电子书为虚拟物品，付费之后概不接收任何理由退款。电子书内容仅支持在线阅读，不支持下载。
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得书感谢您对《增量式自适应大数据挖掘算法》关注和支持，如本书内容有不良信息或侵权等情形的，请联系本网站。
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