内容简介
本专著主要基于软件领域数据的特性和预测模型的不同应用场景，对软件缺陷预测前言的若干关键技术进行了研究和总结。主要内容包括迁移学习环境下的缺陷预测技术，半监督环境下的缺陷预测技术，主动学习环境下的缺陷预测技术，基于核理论的缺陷预测技术，所应用的理论、算法及应用成果的介绍和展示。
基于数据挖掘的软件缺陷预测技术是2017年由厦门大学出版社出版,作者马樱。
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本书以项目实践作为主线，结合必需的理论知识，以任务的形式进行内容设计，每个任务都包含任务描述及任务实施的步骤，读者按照实施步骤进行操作就可以完成相应的学习任务，从而不断提升项目实践能力。本书主要内容涉及机器学习的基础知识，模型评估与选择，回归、分类、聚类等机器学习算法，数据挖掘的基础知识，数据分析与应用，以及通过用户行为分析预测项目学习如何将机器学习与数据挖掘应用到实际中。本书适合使用机器学习与数
