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数据挖掘算法——基于C++及CUDA C

作者：蒂莫西·马斯特斯

出版社：中国水利水电出版社出版时间：2021-10-01

开本：其他页数： 156

本类榜单：计算机/网络销量榜

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版权信息
本书特色
内容简介
目录
作者简介

数据挖掘算法——基于C++及CUDA C 版权信息

ISBN：9787517097822
条形码：9787517097822 ; 978-7-5170-9782-2
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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数据挖掘算法——基于C++及CUDA C 本书特色

l 数据技术专家Timothy Master博士力作 l 展现特征提取与选择的新技术 l 所有算法可被直觉证实

数据挖掘算法——基于C++及CUDA C 内容简介

本书是美国有名数据挖掘算法专家、数值计算专业的数理统计学博士Timothy Masters的近期新作品。作为一名严谨的数据挖掘工程师，应用中的预测或分类使你经常会面对成千上万的候选特征。这些特征绝大多数没有价值或只有很小的价值，只有与某个或某些其他特征联合起来才可能有用；一些特征可能有巨大的预测能力，但它们又可能仅存在于整体特征空间的某些区域……数据挖掘中，类似这种使人痛苦的问题是无穷的。本书中的现代特征选择技术，将帮助你解决这些问题。本书中所有的算法都可被直觉证实，并有相关方程和解释材料支撑。作者还展现了这些算法的完整的、受到高度好评的源代码，并对其进行了解析。本书适合算法、数据挖掘、人工智能等专业领域的教师、学生及相关的技术及研究人员作为参考及学习用书。

数据挖掘算法——基于C++及CUDA C 目录

第1章概述
第2章前向选择成分分析
前向选择成分分析概述
数学原理与代码示例
*大化解释方差
方差*大化准则代码
后向细化
多线程后向细化
有序成分正交化
综合应用
仅前向选择子集的成分变量
后向细化子集的成分变量
人工变量示例
第3章局部特征选择
算法概述
算法输出结果
简要介绍：单纯形算法
线性规划问题
Simplex类的接口
更多细节
一种更严格的LFS方法
类内分割和类间分割
计算权重
*大化类间分割
*小化类内分割
测试β试验值
关于线程的简要说明
CUDA权重计算
将CUDA代码集成到算法中
初始化CUDA硬件
计算与当前实例之差
计算距离矩阵
计算*小距离
计算权重方程项
转置项矩阵
权重项求和
权重迁移到主机
局部特征选择示例
关于运行时的解释说明
第4章时间序列特征的记忆特性
简单数学概述
前向算法
后向算法
α和β修正
一些常规计算
均值和协方差
概率密度
多元正态概率密度函数
启动参数
初始化算法流程
对均值施加扰动
对协方差施加扰动
对转移概率施加扰动
关于随机数发生器的解释
完整优化算法
计算状态概率
更新均值和协方差
更新初始概率和转移概率
HMM在时间序列中的记忆特性评估
链接特征变量与目标变量
链接HMM状态与目标
一个人为的不当示例
一个合理可行的示例
第5章逐步选择改进算法
特征评估模型
基本模型实现代码
交叉验证性能度量
逐步选择算法
确定**个变量
在现有模型中添加变量
三个算法演示示例
第6章名义变量到有序变量的转换
实现概述
合理关系测试
股票价格变动示例
名义变量到有序变量变换实现代码
构造函数
输出计数表
计算映射函数
Monte-Carlo置换检验