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    第1章 绪论 1
    1.1 数据挖掘概述 2
    1.2 数据挖掘的分类 4
    1.3 数据挖掘的过程 5
    1.4 数据挖掘的任务 6
    1.5 数据挖掘的对象 8
    1.5.1 数据库 8
    1.5.2 文本 10
    1.5.3 图像与视频数据 10
    1.5.4 Web数据 11
    1.6 数据挖掘建模方法 11
    1.6.1 业务理解 12
    1.6.2 数据理解 13
    1.6.3 数据准备 13
    1.6.4 建模 14
    1.6.5 评估 15
    1.6.6 部署 16
    1.7 数据挖掘的应用 16
    1.7.1 在金融领域的应用 16
    1.7.2 在零售业中的应用 17
    1.7.3 在电信业的应用 18
    1.7.4 在管理中的应用 19
    1.7.5 在化学研究领域中的应用 19
    1.7.6 在材料研究、生产方面的应用 20
    1.7.7 在机械故障诊断与监测中的应用 21
    1.7.8 在医疗领域中的应用 22
    第2章 数据挖掘算法 25
    2.1 决策树算法 26
    2.1.1 决策树基本算法 27
    2.1.2 ID3算法 29
    2.1.3 C4.5算法 30
    2.1.4 CART算法 31
    2.1.5 决策树的评价标准 32
    2.1.6 决策树的剪枝及优化 33
    2.1.7 基于matlab的决策树分析 34
    2.2 人工神经网络算法 41
    2.2.1 人工神经网络概述 41
    2.2.2 人工神经网络的基本模型 41
    2.2.3 BP神经网络 43
    2.2.4 RBF神经网络 45

    …….


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