地球科学中的大数据分析与挖掘算法手册

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内容提要

《国之重器出版工程》编辑委员会

《学术中国·大数据》丛书编辑委员会

《地球科学中的大数据分析与挖掘算法手册》编写组

序

序二

前言

第1章 关联规则

1.1 Apriori算法

1.1.1 算法概要

1.1.2 算法原理

1.1.3 实例说明

1.1.4 算法优缺点

1.1.5 优化改进

1.1.6 大数据适应度分析

1.1.7 地球科学应用案例

1.2 FP-growth算法

1.2.1 算法概要

1.2.2 算法原理

1.2.3 实例说明

1.2.4 优化改进

1.2.5 大数据适应度分析

1.2.6 地球科学应用案例

参考文献

第2章 分类

2.1 决策树算法

2.1.1 算法概要

2.1.2 算法原理

2.1.3 算法优缺点

2.1.4 优化改进

2.1.5 决策树衍生算法

2.1.6 大数据适应度分析

2.1.7 地球科学应用案例

2.2 贝叶斯分类算法

2.2.1 算法概要

2.2.2 算法原理

2.2.3 实例说明

2.2.4 算法优缺点

2.2.5 优化改进

2.2.6 大数据适应度分析

2.2.7 地球科学应用案例

2.3 神经网络分类算法

2.3.1 算法概要

2.3.2 算法原理

2.3.3 算法优缺点

2.3.4 优化改进

2.3.5 大数据适应度分析

2.3.6 地球科学应用案例

2.4 粗糙集分类

2.4.1 算法概要

2.4.2 算法原理

2.4.3 实例说明

2.4.4 算法优缺点

2.4.5 优化改进

2.4.6 大数据适应度分析

2.4.7 地球科学应用案例

2.5 支持向量机

2.5.1 算法概要

2.5.2 算法原理

2.5.3 实例说明

2.5.4 算法优缺点

2.5.5 优化改进

2.5.6 大数据适应度分析

2.5.7 地球科学应用案例

2.6 K-最近邻算法

2.6.1 算法概要

2.6.2 算法原理

2.6.3 算法优缺点

2.6.4 优化改进

2.6.5 大数据适应度分析

2.6.6 地球科学应用案例

2.7 Bagging算法

2.7.1 算法概要

2.7.2 算法原理

2.7.3 实例说明

2.7.4 优化改进

2.7.5 大数据适应度分析

2.7.6 地球科学应用案例

2.8 AdaBoost算法

2.8.1 算法概要

2.8.2 算法原理

2.8.3 训练过程

2.8.4 同类算法

2.8.5 大数据适应度分析

2.8.6 地球科学应用案例

参考文献

第3章 回归

3.1 线性回归

3.1.1 算法概要

3.1.2 算法原理

3.1.3 实例说明

3.1.4 算法优缺点

3.1.5 优化改进

3.1.6 大数据适应度分析

3.1.7 地球科学应用案例

3.2 逻辑回归

3.2.1 算法概要

3.2.2 算法原理