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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《集成學(xué)習(xí)及其在動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用》基于作者多年來(lái)在動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘方面的研究成果，全面系統(tǒng)地總結(jié)了集成學(xué)習(xí)及其在動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論與實(shí)際應(yīng)用方面的*新研究，引導(dǎo)讀者從理論到實(shí)踐再到應(yīng)用，由淺入深地學(xué)習(xí)如何將集成學(xué)習(xí)應(yīng)用于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域?！都蓪W(xué)習(xí)及其在動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用》從理論研究基礎(chǔ)和代表性方法的角度介紹集成學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，并針對(duì)時(shí)間序列和數(shù)據(jù)流兩種不同類(lèi)型的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)及其在挖掘過(guò)程中涉及的基本概念與理論進(jìn)行介紹，*后集中討論集成學(xué)習(xí)在動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘中的熱門(mén)方法和應(yīng)用場(chǎng)景。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《集成學(xué)習(xí)及其在動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

目錄
第1章緒論 1
1.1 數(shù)據(jù)挖掘 1
1.2 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘的定義 3
1.2.1 時(shí)間序列的基本概念 3
1.2.2 數(shù)據(jù)流的基本概念 4
1.3 集成學(xué)習(xí)方法 6
1.4 關(guān)于本書(shū) 7
第2章集成學(xué)習(xí)的概念與算法 9
2.1 集成學(xué)習(xí)模型構(gòu)建 9
2.1.1 并行集成法 10
2.1.2 提升法 14
2.2 模型融合方法 20
2.2.1 監(jiān)督式融合方法 20
2.2.2 非監(jiān)督式融合方法 22
2.3 模型的多樣性 32
第3章動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘 39
3.1 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)表征 40
3.1.1 基于時(shí)域的表征方法 40
3.1.2 基于變換的表征方法 41
3.1.3 基于生成式模型的表征方法 43
3.1.4 基于深度學(xué)習(xí)模型的表征方法 44
3.2 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的相似性度量方法 48
3.2.1 時(shí)間序列的相似性度量 49
3.2.2 數(shù)據(jù)流的概念漂移檢測(cè) 51
3.3 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的挖掘任務(wù) 58
第4章時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘的集成學(xué)習(xí)算法 61
4.1 時(shí)間序列挖掘 61
4.1.1 問(wèn)題描述 61
4.1.2 算法種類(lèi) 62
4.1.3 性能評(píng)估 63
4.2 時(shí)間序列集成學(xué)習(xí)算法 66
4.2.1 時(shí)間序列聚類(lèi)集成 66
4.2.2 時(shí)間序列分類(lèi)集成 71
4.2.3 時(shí)間序列回歸集成 74
第5章數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)挖掘的集成學(xué)習(xí)算法 78
5.1 數(shù)據(jù)流挖掘 78
5.1.1 問(wèn)題描述 78
5.1.2 算法種類(lèi) 79
5.1.3 性能評(píng)估 80
5.2 數(shù)據(jù)流集成學(xué)習(xí)算法 83
5.2.1 靜態(tài)數(shù)據(jù)流的增量集成學(xué)習(xí)算法 84
5.2.2 靜態(tài)數(shù)據(jù)流的在線(xiàn)集成學(xué)習(xí)算法 87
5.2.3 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流的增量集成學(xué)習(xí)算法 89
5.2.4 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流的在線(xiàn)集成學(xué)習(xí)算法 93
5.2.5 數(shù)據(jù)流的回歸算法 97
參考文獻(xiàn) 99