《韩佳炜数据挖掘概念与技术第二版》的习题解答,详细分析数据挖掘的基本概念及其技术应用。
数据挖掘习题解答的详细说明
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数据挖掘课后习题的解析,挺适合刚入门或者准备复习的人看。知识点分得比较细,比如属性分类、标准化方法、分箱平滑这些内容,讲得还挺明白。嗯,像Gini 值、信息增益也有例子,不光是理论,实操也有着落。
知识点 1 讲属性类型时,把定性、定量的细分说得清楚,还用了奥运奖牌、衣服尺寸这些例子来带入,挺接地气。你要是准备数据预部分的面试,这块儿可以直接拿来用。
标准化方法那一块就比较实战了,像什么小数缩放、最小-最大、Z-score这些,有具体的数据集演示,适合用在模型训练前的清洗阶段。
再比如数据分箱和平滑,它不仅说了等宽、等频怎么分,还给了平滑方式,比如取箱内平均值或边界值,你做可视化或特征工程的时
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