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第7章统计学习方法
7.1朴素贝叶斯分类
7.1.1贝叶斯定理
7.1.2朴素贝叶斯分类
数据仓库与数据挖掘技术
7.2贝叶斯信念网络
7.2.1贝叶斯信念网络
图7-1下雨使草地变湿的贝叶斯信念网络
7.2.2贝叶斯网络的特点
7.2.3贝叶斯网络的应用
1.利用贝叶斯网络进行诊断分析
2.利用贝叶斯网络进行预测推理
图7-2下雨和喷水器使草地变湿的贝叶斯信念网络
数据仓库与数据挖掘技术
7.3EM算法
7.3.1估计k个高斯分布的均值
图7-3由两个具有相等方差的正态分布混合生成的实例
7.3.2EM算法的一般表述
7.4回归分析
7.4.1一元线性回归
7.4.2多元线性回归
7.4.3非线性回归
1.直接换元法
2.间接代换法
数据仓库与数据挖掘技术
3.非线性型
7.5利用SQLServer2005进行线性回归分析
图7-4某市10年财政数据
图7-5矩阵散点图
数据仓库与数据挖掘技术
图7-6选择数据挖掘技术
图7-7选择数据源视图
数据仓库与数据挖掘技术
图7-8指定表类型
图7-9指定列的内容和数据类型
数据仓库与数据挖掘技术
图7-10完成数据挖掘结构的创建
图7-11依赖关系网络
数据仓库与数据挖掘技术
图7-12提升图
图7-13回归方程
习题7
1.什么是贝叶斯定理？
2.简述如何利用朴素贝叶斯方法进行分类。
3.简述贝叶斯信念网络的特点及其应用。
4.简述EM算法的基本思想。
5.简述线性回归的思想。
6.非线性回归的模型有哪些？
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