数据挖掘理论、方法与应用作者：罗泽举 著出版时间：2014年版内容简介　　本书共分10章。第1章介绍了数据挖掘方法的历史，另外讨论了统计学习的一般模型。第2、3、4章介绍了三种数据挖掘模型：人工神经网络、支持向量机和隐马尔可夫模型。第5章介绍了一种新型支持向量诱导回归模型，第6章介绍了一种基于快速训练算法的HMM/SVM混合系统，第7章介绍了分解向前算法及PCA/ICA降维SVM模型，第8章介绍了不对称...

上一篇：数据之魅：基于开源工具的数据分析
下一篇：云模型与粒计算