김치

마라탕🔥

불닭

라면

떡볶이

김

오뚜기

선크림☀️

컵누들

감자칩

로그인/회원가입

한국어

English 简体中文繁體中文 한국어 日本語

{{sellerTotalView > 1 ? __("sellers", {number: sellerTotalView}) : __("seller", {number: sellerTotalView}) }}, {{numTotalView > 1 ? __("items", {number: numTotalView}) : __("item", {number: numTotalView}) }}

장바구니로 이동하여 결제하기

Nickname

당신의 이름을 알려주세요

이름 업데이트

xxxxxxx@yamibuy.com

계정 주문 찜하기

포인트 0

쿠폰 0

기프트 카드 잔액 $0.00

로그아웃

배송 지역 전환

지역에 따라 재고 및 배송 속도가 다를 수 있습니다.

위치 기록

상품입고 후 바로 알려드리겠습니다.

상품입고 후 알림 발송 주소: {{remindEmail}}

취소

Jingdong book

国外计算机科学经典教材·数据挖掘：概念、模型、方法和算法（第2版）

장바구니로 이동하여 결제하기

{{buttonTypePin == 3 ? __("Scan to view more PinGo") : __("Scan to start")}}

서적 컴퓨터 및 인터넷 데이터 베이스

Jingdong book

国外计算机科学经典教材·数据挖掘：概念、模型、方法和算法（第2版）

Name: 国外计算机科学经典教材·数据挖掘：概念、模型、方法和算法（第2版）
Brand: Jingdong book
SKU: 3118016041
Price: 47.00 USD
Availability: OutOfStock

{{__(":people-members", {'people': item.limit_people_count})}} {{ itemCurrency }}{{ item.valid_price }} {{ itemCurrency }}{{ item.invalid_price }} {{ itemDiscount }}

후 종료

{{ itemCurrency }}{{ priceFormat(item.valid_price / item.bundle_specification) }}/{{ item.unit }}

{{ itemCurrency }}{{ item.valid_price }} {{ itemCurrency }}{{ priceFormat(item.valid_price / item.bundle_specification) }}/{{ item.unit }} {{ itemCurrency }}{{ item.invalid_price }} {{itemDiscount}}

후에 세일 종료

후 초특가세일 시작 후 초특가세일 종료

{{ __( "Pay with Gift Card to get sale price: :itemCurrency:price", { 'itemCurrency' : itemCurrency, 'price' : (item.giftcard_price ? priceFormat(item.giftcard_price) : '0.00') } ) }} ({{ itemCurrency }}{{ priceFormat(item.giftcard_price / item.bundle_specification) }}/{{ item.unit }}) 상세정보

상품 유효 기간

판매 중단

이 상품이 언제 재입고될지는 알 수 없습니다.

현재 주소로 배송 불가

품절

제품 설명

제품 세부 정보 전체보기

Editer Recommend

《国外计算机科学经典教材·数据挖掘：概念、模型、方法和算法（第2版）》特色：
介绍支持向量机（SVM）和Kohonen映射
讲解DBSCAN、BIRCH和分布式DBSCAN聚类算法
介绍贝叶斯网络，讨论图形中的Betweeness和Centrality参数测量算法
分析在建立决策树时使用的CART算法和基尼指数
介绍Bagging&Boosting集成学习方法，并详述AdaBoost算法
讨论Relief以及PageRank算法
讨论文本挖掘的潜在语义分析（LSA），并分析如何测定文本文档之间的语义相似性
讲解时态、空间、Web、文本、并行和分布式数据挖掘等新主题
更详细地讲解数据挖掘技术商业、隐私、安全和法律方面的内容

Content Description

随着数据集规模和复杂度的持续上升，分析员必须利用更高级的软件工具来执行间接的、自动的智能化数据分析。、数据挖掘：概念、模型、方法和算法（第2版）介绍了通过分析高维数据空间中的海量原始数据来提取用于决策的新信息的尖端技术和方法。
《国外计算机科学经典教材·数据挖掘：概念、模型、方法和算法（第2版）》开篇阐述数据挖掘原理，此后在示例的引导下详细讲解起源于统计学、机器学习、神经网络、模糊逻辑和演化计算等学科的具有代表性的、最前沿的挖掘方法和算法。本书还着重描述如何恰当地选择方法和数据分析软件并合理地调整参数。每章末尾附有复习题。
《国外计算机科学经典教材·数据挖掘：概念、模型、方法和算法（第2版）》主要用作计算机科学、计算机工程和计算机信息系统专业的研究生数据挖掘教材，高年级本科生或具备同等教育背景的读者也完全可以理解本书的所有主题。

Author Description

Mehmed Kantardzic，美国路易维尔大学工学院计算机工程与科学系的教授，任该系的研究生院院长和数据挖掘实验室主任。Mehmed是IEEE、ISCA和SPIE的成员，曾受邀参加多个重要的学术会议；他已出版多本书籍，在许多期刊上发表过论文，其中有多篇论文获奖。

王晓海，曾任总参某部应用研发中心副主任、信息服务中心主任，高级工程师，长期从事数据库应用系统的科研开发工作，负责主持多个大型数据库系统的开发和维护，荣获多项军队科技进步奖，享受军队优秀人才岗位津贴，出版多部论（译）著，在数据库挖掘、数据库应用开发、数据安全保护、数据恢复与数据去密等领域具有丰富的实践经验。
已出版的论著和译著
《Oracle Streams llg数据复制》，2012年，清华大学出版社
《SQL Server 2000管理、开发及应用实例详解》，2006年，人民邮电出版社
《空时编码技术》，2004年，机械工业出版社
《远程通信网络基础》，1996年，电子工业出版社

吴志刚，工学博士，北京邮电大学副教授，长期从事网络与信息安全技术、数据库技术等领域的学术与科研工作，作为负责人主持过上述领域多项国家863计划、发改委产业化示范项目和国家级重大工程项目，获得技术专利2项，已在国内外学术期刊和国际会议上发表20余篇学术论文。

Catalogue

第1章数据挖掘的概念
1.1 概述
1.2 数据挖掘的起源
1.3 数据挖掘过程
1.4 大型数据集
1.5 数据仓库
1.6 数据挖掘的商业方面：为什么数据挖掘项目会失败
1.7 本书结构安排
1.8 复习题
1.9 参考书目

第2章数据准备
2.1 原始数据的表述
2.2 原始数据的特性
2.3 原始数据的转换
2.3.1 标准化
2.3.2 数据平整
2.3.3 差值和比率
2.4 丢失数据
2.5 时间相关数据
2.6 异常点分析
2.7 复习题
2.8 参考书目

第3章数据归约
3.1 大型数据集的维度
3.2 特征归约
3.2.1 特征选择
3 .2.2 特征提取
3.3 Relief算法
3.4 特征排列的熵度量
3.5 主成分分析
3.6 值归约
3.7 特征离散化ChiMerge技术
3.8 案例归约
3.9 复习题
3.10 参考书目

第4章从数据中学习
4.1 学习机器
4.2 统计学习原理
4.3 学习方法的类型
4.4 常见的学习任务
4.5 支持向量机
4.6 kNN：最近邻分类器
4.7 模型选择与泛化
4.8 模型的评估
4.9 90%准确的情形
4.9.1 保险欺诈检测
4.9.2 改进心脏护理
4.10 复习题
4.11 参考书目

第5章统计方法
5.1 统计推断
5.2 评测数据集的差异
5.3 贝叶斯定理
5.4 预测回归
5.5 方差分析
5.6 对数回归
5.7 对数-线性模型
5.8 线性判别分析
5.9 复习题
5.10 参考书目

第6章决策树和决策规则
6.1 决策树
6.2 C4.5算法：生成决策树
6.3 未知属性值
6.4 修剪决策树
6.5 C4.5算法：生成决策规则
6.6 CART算法和Gini指标
6.7 决策树和决策规则的局限性
6.8 复习题
6.9 参考书目

第7章人工神经网络
7.1 人工神经元的模型
7.2 人工神经网络的结构
7.3 学习过程
7.4 使用ANN完成的学习任务
7.4.1 模式联想
7.4.2 模式识别
7.5 多层感知机
7.6 竞争网络和竞争学习
7.7 SoM
7.8 复习题
7.9 参考书目

第8章集成学习
8.1 集成学习方法论
8.2 多学习器组合方案
8.3 bagging和boosting
8.4 AdaBoost算法
8.5 复习题
8.6 参考书目

第9章聚类分析
9.1 聚类的概念
9.2 相似度的度量
9.3 凝聚层次聚类
9.4 分区聚类
9.5 增量聚类
9.6 DBSCAN箅法
9.7 BIRCH算法
9.8 聚类验证
9.9 复习题
9.10 参考书目

第10章关联规则
10.1 购物篮分析
10.2 Apriori算法
10.3 从频繁项集中得到关联规则
10.4 提高Apriori算法的效率
10.5 FP增长方法
10.6 关联分类方法
10.7 多维关联规则挖掘
10.8 复习题
10.9 参考书目

第11章 Web挖掘和文本挖掘
11.1Web挖掘
11.2 Web内容、结构与使用挖掘
11.3 HITS和LOGSOM算法
11.4 挖掘路径遍历模式
11.5 PageRank算法
11.6 文本挖掘
11.7 潜在语义分析
11.8 复习题
11.9 参考书目

第12章数据挖掘高级技术
12.1 图挖掘
……
第13章遗传算法
第14章模糊集和模糊逻辑
第15章可视化方法
附录A 数据挖掘工具
附录B 数据挖掘应用

Book Abstract

4.9.2 改进心脏护理
在美国，心血管疾病每年导致大约100万人死亡（占所有死亡病例的38%）。此外，2005年CVD估计开销为3940亿美元，而癌症所花费的开销大约1900亿美元。CVD患者数量快速发展，直接受此疾病影响的人口数量不断增加。当然需要更好地了解该疾病的情况。目前已经有一些由专家组提出的治疗CVD患者的指导建议。由于当前医疗系统的负担问题，医生对每个患者仅能花费很少的时间。尽管目前存在大量指导建议，但不能指望医生能够针对每个患者按照指导建议制定方案。所以希望能够建立一个系统来辅助医生给出建议方案而不会增加额外的医疗开销。
本研究案例概述了一个称为REMIND系统的使用和部署情况，该系统发现需要系统中的紧急患者，能够更好地跟踪病人按照指导建议进行治疗。目前对每个患者存在两类主要的记录，财务记录和临床记录。财务记录用于付账。这些记录使用标准代码（例如，ICD-9）用于医生评价和药品处方。标准化有助于计算机系统能够直接获取这些记录的信息并方便地应用于数据挖掘过程。然而，由于各种原因，实际发现这些代码仅在60%-80%的情况下是准确的。原因之一是当在付账时使用这些代码时，尽管症状和药房这两个条件基本相同，但保险所支付的价格却存在差异。另外一种记录是临床记录。临床记录由无结构的文本信息构成。允许医生之间传输患者的情况和治疗方案。这些记录更准确，但是由自动化的计算机系统来使用却不太方便。
让医生和护士花费大量时间输入系统特别需要的其他数据是不可能的。为此，REMIND系统采用的方法是合并从各种可用的系统中获取的数据。包括从无结构的临床记录中获取的知识。REMIND系统获取所有当前可用的数据源，利用数据冗余获得患者的状态。例如，为确定患者是否有糖尿病，可使用下列数据：糖尿病账单代码250.xx，诊断糖尿病的文本描述，血糖值>300，使用胰岛素或口服降糖药治疗方案，或常见的糖尿病并发症等。随着相关信息不断获取，患者患有糖尿病的可能性不断增加。REMIND系统从所有可用的数据源获取信息，并在贝叶斯网络中合并。网络的各种输出与各种临时信息可用于发现预先定义的马尔可夫疾病发展模型的最可能状态顺序。贝叶斯网络的概率和结构利用了预先由专家提供的领域知识并且其部署是可调整的。最初由设计者说明的REMIND系设置和临时设置使系统执行高效。然而，在REMIND系统被大量分发前需要进行细致的参数调整工作。
……

명세서

상표

Jingdong book

브랜드 영역

China

면책성명

제품 가격, 포장, 사양 등의 정보는 예고 없이 변경될 수 있습니다. 적시에 제품 정보를 업데이트 할 수 있도록 최선을 다하지만, 받은 실제 제품을 참고하시기 바랍니다. 제품을 사용하기 전에 반드시 제품에 동봉된 라벨, 경고 및 설명을 읽어 주십시오.

상세정보 보기

찜한 목록에 추가

{{ $isZh ? coupon.coupon_name_sub : coupon.coupon_ename_sub | formatCurrency }}

상세정보

수량

{{buttonTypePin == 3 ? __("Scan to view more PinGo") : __("Scan to start")}}

JD@CHINA 판매

배송지

69이상 주문 시 무료 배송

정품 보증

상세정보 보기

지역

장바구니에 추가됨

쇼핑 계속하기

당신을 위한 추천

쿠폰

받기 받았음 마감

곧 만료됩니다: {{ formatTime(coupon.use_end_time) }}

친구들과 공유하세요

취소

Yami 기프트카드 전용특가

기프트카드로 결제하면 전용특가를 받을 수 있습니다

규칙 설명

기프트카드 전용특가는 일부 상품에 대한 특혜가격입니다.

기프트카드 전용특가 상품 구매 시 E-기프트 카드 잔액으로 결제하고 기프트카드 잔액이 주문 내 상품의 총액을 지불하기에 충분하하 기프트카드 전용특가가 자동으로 활성화됩니다.

기프트 카드 잔액으로 결제하지 않거나 기프트카드 잔액이 전항의 요건을 충족하지 못할 경우 기프트카드 전용특가를 활성화할 수 없으며 상품은 정상 가격으로 구매할 수 있습니다.

기프트카드 전용특가 상품 구매 시 잔액이 부족할 경우 장바구니 또는 결제 페이지에서 "충전" 버튼을 클릭하여 기프트카드를 구매 및 충전할 수 있습니다.

기프트카드 전용특가가 있는 상품은 "전용특가"라는 특별한 가격표시가 표시됩니다.

질문이 있으시면 언제든지 고객 서비스에 문의하십시오.

Yami는 기프트카드 전용특가 관련 최종 해석권을 보유합니다.

Yami 판매

서비스 보장

$49 이상 무료 배송

걱정 없는 반품/교환

미국에서 발송

배송 정보

미국

표준 배송 $5.99(알래스카, 하와이 제외), 최종 가격 $49 이상 시 무료 배송

지역 배송 $5.99(캘리포니아, 뉴욕, 뉴저지, 매사추세츠, 펜실베이니아, 위 주의 일부 지역), 최종 가격 $49 이상 시 무료 배송

2일 이내 배송(알래스카 및 하와이 포함) $19.99부터 시작

반품 및 교환 정책

Yami는 고객님께 최상의 A/S를 제공하고, 모든 분들이 Yami에서 안심하고 쇼핑할 수 있도록 노력하고 있습니다. Yami의 자영 상품은 반품 및 교환 조건을 충족하는 경우, 상품 수령 후 30일 이내에 반품 및 교환할 수 있습니다(식품은 품질 문제로 인해 7일 이내에 반품 및 교환이 가능합니다. 모든 고객이 안전하고 고품질의 제품을 받을 수 있도록 뷰티 제품은 개봉 또는 사용 후에는 품질 문제를 제외하고 환불 또는 반품을 제공하지 않습니다. 기타 특별 카테고리의 제품은 고객 서비스에 문의하시기 바랍니다).
이해와 지원에 감사드립니다.

상세정보 보기

Yami 판매

Yami E-기프트카드 사용 약관

구매 시 자동 충전을 선택한 경우, 주문 완료 후 기프트카드가 자동으로 계정에 충전됩니다.

구매 시 이메일 발송을 선택한 경우, 주문 완료 후 시스템이 자동으로 카드 번호와 비밀번호를 입력한 이메일로 발송합니다.

이메일을 보낼 때, 모든 사용자는 이메일에 있는 카드 번호와 비밀번호를 사용하여 기프트카드를 충전할 수 있으니, 이메일 정보를 잘 보관하세요.

이메일을 받는 데 문제가 있으면, 고객 서비스에 연락하여 처리해 주세요.

이메일을 보낼 때, 기프트카드가 교환되지 않았다면 이메일을 재발송할 수 있습니다. 이미 다른 사용자에 의해 교환된 경우에는 보상할 수 없습니다.

Yamibuy의 E-기프트카드는 자영 또는 제3자 상품 구매에 사용할 수 있습니다.

Yamibuy의 E-기프트카드는 유효 기간 제한이 없으며, 장기간 유효합니다.

Yami 전자 상품권의 금액은 여러 번에 나눠서 사용할 수 있습니다；

Yami 전자 상품권 업무 규칙의 최종 해석 권한은 Yami 웹사이트에 있습니다.

반품 및 교환 정책

이미 사용된 E-기프트카드는 환불이 불가능합니다.

판매자: JD@CHINA

Yami 배송

서비스 보장

$49 이상 무료 배송

최고의 A/S

미국 본토에서 발송

배송 정보

미국

표준 배송 $5.99(알래스카, 하와이 제외), 최종 가격 $49 이상 시 무료 배송

지역 배송 $5.99(캘리포니아, 뉴욕, 뉴저지, 매사추세츠, 펜실베이니아, 위 주의 일부 지역), 최종 가격 $49 이상 시 무료 배송

2일 이내 배송(알래스카 및 하와이 포함) $19.99부터 시작

반품 및 교환 정책

제품을 받으신 후 30일 이내에 제품을 반품하실 수 있습니다. 반품된 품목은 구매에 대한 원본 송장을 포함하여 원래 포장된 새 품목이어야 합니다. 고객이 자신의 비용으로 제품을 반품합니다.

JD@CHINA 판매

Yami-China FC

서비스 보장

점포간 $:amount 이상 구매 시 무료 배송

30일 반품/교환 보장

Yami-중국 집하창고

Yami는 중국 내 주요 우수매장에서 제품을 선별하여 모아 Yami 중국통합센터로 배송하며 택배를 합친 후 전국 각지의 주소로 배송해 드립니다. 점포간 무료 배송 조건은 최저 $69입니다. 여러 판매자가 제공하는 다양한 상품 중에서 원하는 상품을 선택하고 점포간 무료배송으로 저렴한 배송비를 쉽게 누릴 수 있습니다.

반품 정책

30일 이내 반품 및 교환 보증을 제공합니다. 제품은 새로 사용하지 않은 원래 포장에 구매 증명서가 첨부되어 있어야 합니다. 상품 품질 문제, 잘못된 배송, 배송 누락 등 판매자의 실수로 인한 경우 환불 처리됩니다. 기타 사유로 인한 반품 및 교환은 배송비는 고객이 자체로 부담하셔야 합니다. 모든 제품은 장거리 배송을 하기 때문에 간혹 간단한 외부 포장이 눌려 마모되는 등이 있지만 내부 품질 문제가 없는 경우 반품 및 교환할 수 없습니다.

배송 정보

Yami 중국집하배송 Consolidated Shipping 배송비 $9.99 ($69 이상 주문시 무료배송)

중국 판매자는 주문 후 영업일 기준 2일 후에 상품을 발송합니다. 모든 택배는 Yami 중국통합센터(특별한 상황 및 중국 내 개별 법정 공휴일 제외)에 도착하여 택배를 합친 후 UPS를 통해 미국으로 배송됩니다. UPS는 중국에서 발송 후 미국까지 평균 10영업일 정도 소요되며 직배송 주문 번호에 따라 수시로 추적 및 조회할 수 있습니다 전염병의 영향으로 현재 물류가 5일 정도 지연될 수 있습니다. 택배는 고객 서명이 필요합니다. 서명하지 않은 경우 고객은 택배가 분실될 위험을 부담하게 됩니다.

JD@CHINA 판매

서비스 보장

69이상 주문 시 무료 배송

정품 보증

배송 정보

Yami Consolidated Shipping배송비$9.99($69 이상 주문 시 무료 배송)

Seller will ship the orders within 1-2 business days. The logistics time limit is expected to be 7-15 working days. In case of customs clearance, the delivery time will be extended by 3-7 days. The final receipt date is subject to the information of the postal company.

포인트 규칙

모든 품목은 Yamibuy 의 프로모션이나 포인트 이벤트에서 제외됩니다.

반품 및 교환 정책

Yami 앱 다운로드

의견 피드백

맨 위로 돌아가기

리뷰{{'('+ commentList.posts_count + ')'}}

당신의 체험을 공유하고 더 많은 사용자가 선택할 수 있도록 도와줍니다.

리뷰 작성

{{i}}별

{{i}} 별

{{ parseInt(commentRatingList[i]) }}%

{{ showTranslate(comment) }}접기

{{ strLimit(comment,800) }}전체 보기

Show Original

모두 보기

{{ formatTime(comment.in_dtm) }} 구매 완료 {{groupData}}

{{ comment.likes_count }} {{ comment.likes_count }} {{ comment.reply_count }} {{comment.in_user==uid ? __('Delete') : __('Report')}}

{{ showTranslate(comment) }}접기

{{ strLimit(comment,800) }}전체 보기

Show Original

모두 보기

{{ formatTime(comment.in_dtm) }} 구매 완료 {{groupData}}

{{ comment.likes_count }} {{ comment.likes_count }} {{ comment.reply_count }} {{comment.in_user==uid ? __('Delete') : __('Report')}}

조건에 맞는 리뷰가 없습니다

더 많은 리뷰 보기

리뷰 상세

{{ showTranslate(commentDetails) }}접기

{{ strLimit(commentDetails,800) }}전체 보기

Show Original

모두 보기

{{ formatTime(commentDetails.in_dtm) }} 구매 완료 {{groupData}}

내용을 입력하세요

답변{{'(' + replyList.length + ')'}}

{{ reply.reply_user_name }}답변{{ reply.parent_user_name }}

{{ showTranslate(reply) }}접기

{{ strLimit(reply,800) }}전체 보기

Show Original

내용을 입력하세요

취소

지금까지의 모든 리뷰입니다!

리뷰 작성하기

상품 평점

댓글을 입력하세요.

좋은 닉네임이 당신의 리뷰를 더 인기 있게 만들 것입니다!
여기에서 닉네임을 변경하면 개인정보의 닉네임도 같이 변경됩니다.

리뷰를 남겨주셔서 감사합니다

당신의 좋은 리뷰는 우리 커뮤니티가 아시아 최고의 상품을 찾는 데 도움이 됩니다.