数据挖掘算法——基于C++及CUDA C

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2021-08
版次: 1
ISBN: 9787517097822
定价: 68.00
装帧: 其他
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 156页
字数: 206.000千字
  • 本书是美国著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**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。 第1章  概述 1

    第2章  前向选择成分分析 3

    前向选择成分分析概述 3

    数学原理与代码示例 5

    化解释方差 6

    方差化准则代码 7

    后向细化 10

    多线程后向细化 13

    有序成分正交化 18

    综合应用 20

    仅前向选择子集的成分变量 24

    后向细化子集的成分变量 25

    人工变量示例 26

    第3章  局部特征选择 30

    算法概述 30

    算法输出结果 34

    简要介绍:单纯形算法 34

    线性规划问题 35

    Simplex类的接口 36

    更多细节 37

    一种更严格的LFS方法 38

    类内分割和类间分割 41

    计算权重 43

    化类间分割 45

    小化类内分割 48

    测试β试验值 49

    关于线程的简要说明 52

    CUDA权重计算 52

    将CUDA代码集成到算法中 53

    初始化CUDA硬件 54

    计算与当前实例之差 56

    计算距离矩阵 57

    计算小距离 59

    计算权重方程项 63

    转置项矩阵 64

    权重项求和 65

    权重迁移到主机 66

    局部特征选择示例 66

    关于运行时的解释说明 67

    第4章  时间序列特征的记忆特性 68

    简单数学概述 69

    前向算法 70

    后向算法 72

    α和β修正 74

    一些常规计算 78

    均值和协方差 78

    概率密度 79

    多元正态概率密度函数 80

    启动参数 81

    初始化算法流程 81

    对均值施加扰动 82

    对协方差施加扰动 82

    对转移概率施加扰动 83

    关于随机数发生器的解释 83

    完整优化算法 84

    计算状态概率 85

    更新均值和协方差 87

    更新初始概率和转移概率 89

    HMM在时间序列中的记忆特性评估 93

    链接特征变量与目标变量 96

    链接HMM状态与目标 102

    一个人为的不当示例 109

    一个合理可行的示例 111

    第5章  逐步选择改进算法 113

    特征评估模型 114

    基本模型实现代码 115

    交叉验证性能度量 118

    逐步选择算法 120

    确定个变量 125

    在现有模型中添加变量 127

    三个算法演示示例 130

    第6章  名义变量到有序变量的转换 133

    实现概述 135

    合理关系测试 135

    股票价格变动示例 136

    名义变量到有序变量变换实现代码 138

    构造函数 139

    输出计数表 141

    计算映射函数 143

    Monte-Carlo置换检验 145

      
  • 内容简介:
    本书是美国著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**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。
  • 目录:
    第1章  概述 1

    第2章  前向选择成分分析 3

    前向选择成分分析概述 3

    数学原理与代码示例 5

    化解释方差 6

    方差化准则代码 7

    后向细化 10

    多线程后向细化 13

    有序成分正交化 18

    综合应用 20

    仅前向选择子集的成分变量 24

    后向细化子集的成分变量 25

    人工变量示例 26

    第3章  局部特征选择 30

    算法概述 30

    算法输出结果 34

    简要介绍:单纯形算法 34

    线性规划问题 35

    Simplex类的接口 36

    更多细节 37

    一种更严格的LFS方法 38

    类内分割和类间分割 41

    计算权重 43

    化类间分割 45

    小化类内分割 48

    测试β试验值 49

    关于线程的简要说明 52

    CUDA权重计算 52

    将CUDA代码集成到算法中 53

    初始化CUDA硬件 54

    计算与当前实例之差 56

    计算距离矩阵 57

    计算小距离 59

    计算权重方程项 63

    转置项矩阵 64

    权重项求和 65

    权重迁移到主机 66

    局部特征选择示例 66

    关于运行时的解释说明 67

    第4章  时间序列特征的记忆特性 68

    简单数学概述 69

    前向算法 70

    后向算法 72

    α和β修正 74

    一些常规计算 78

    均值和协方差 78

    概率密度 79

    多元正态概率密度函数 80

    启动参数 81

    初始化算法流程 81

    对均值施加扰动 82

    对协方差施加扰动 82

    对转移概率施加扰动 83

    关于随机数发生器的解释 83

    完整优化算法 84

    计算状态概率 85

    更新均值和协方差 87

    更新初始概率和转移概率 89

    HMM在时间序列中的记忆特性评估 93

    链接特征变量与目标变量 96

    链接HMM状态与目标 102

    一个人为的不当示例 109

    一个合理可行的示例 111

    第5章  逐步选择改进算法 113

    特征评估模型 114

    基本模型实现代码 115

    交叉验证性能度量 118

    逐步选择算法 120

    确定个变量 125

    在现有模型中添加变量 127

    三个算法演示示例 130

    第6章  名义变量到有序变量的转换 133

    实现概述 135

    合理关系测试 135

    股票价格变动示例 136

    名义变量到有序变量变换实现代码 138

    构造函数 139

    输出计数表 141

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