數(shù)據(jù)挖掘理論、方法與應(yīng)用

　　本書共分10章。第1章介紹了數(shù)據(jù)挖掘方法的歷史，另外討論了統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的一般模型。第2、3、4章介紹了三種數(shù)據(jù)挖掘模型：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和隱馬爾可夫模型。第5章介紹了一種新型支持向量誘導(dǎo)回歸模型，第6章介紹了一種基于快速訓(xùn)練算法的HMM/SVM混合系統(tǒng)，第7章介紹了分解向前算法及PCA/ICA降維SVM模型，第8章介紹了不對(duì)稱支持向量機(jī)改進(jìn)算法，第9章介紹了一種基于隱馬爾可夫模型的多重序列分析方法，第10章介紹了一類基于SVM/RBF的氣象模型預(yù)測(cè)系統(tǒng)。

暫缺《數(shù)據(jù)挖掘理論、方法與應(yīng)用》作者簡(jiǎn)介