本书以深入浅出的语言系统地讲解了数据挖掘的框架和基本方法，主要内容包括：数据挖掘与R语言概述、数据理解、数据准备、关联规则挖掘、聚类分析、线性模型与广义线性模型、神经网络的基本方法、决策树、基于决策树的模型组合、模型评估与比较。本书使用基于R语言的数据挖掘案例贯穿全书，并辅以上机实验和习题，帮助读者熟练使用R语言进行数据挖掘。
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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。
章节目录
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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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