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書籍內容
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資料探勘是一門結合統計學與資訊科學相關理論的方法學，藉由各種功能與模式的導入與實踐，使得資料探勘的應用遍及各個領域，成為研究與實務工作者重要的研究方法，尤其是運用在人工智慧及機器學習的未來發展。再者，隨著知識經濟的發展，以資料探勘為基礎，創造個人、組織競爭優勢、與經營績效的管理理論及工具，也就成為資料探勘發展及應用的趨勢。故資料探勘理論與工具方法的學習與導入於組織、企業，就成為知識探勘、運用與管理的重要工作。因此，我們也可以說資料探勘，對於學術界與實務界而言，是一門兼具問題、理論、與方法的學科。
這本書所要提供給讀者的內容，即嘗試以不同資料探勘的理論為經，演算方法為緯，在經、緯的架構中，藉著個案實例，以及SPSS Modeler系統實際的操作，來說明資料探勘模式與功能所能提供問題解決的方法，以及在人工智慧及機器學習未來的發展。
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- 目錄
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Chapter 01 資料探勘概論 - Chapter 02 資料探勘的功能
- Chapter 03 資料庫與資料探勘－大資料Ⅰ
- Chapter 04 資料與資料探勘－大數據Ⅱ
- Chapter 05 決策樹：C5.0
- Chapter 06 分類與迴歸樹：C＆RT
- Chapter 07 因數分析：FA／PCA
- Chapter 08 類神經網路：Artificial Neural Networks
- Chapter 09 貝氏網路－Bayesian Networks
- Chapter 10 支援向量機－Support Vector Machine
- Chapter 11 關聯規則－Association rules
- Chapter 12 次序分析－Sequence analysis
- Chapter 13 集群分析－Clustering analysis
- Chapter 14 類神經網路－Kohonen neural network
- Chapter 15 資料探勘與人工智慧發展
- Chapter 16 資料探勘與機器學習發展
下載書籍。
