增量式自適應(yīng)大數(shù)據(jù)挖掘算法

增量式自適應(yīng)大數(shù)據(jù)挖掘算法讀書筆記模板01思維導(dǎo)圖目錄分析讀書筆記內(nèi)容摘要作者介紹精彩摘錄目錄0305020406思維導(dǎo)圖算法大數(shù)據(jù)挖掘大數(shù)據(jù)研究增量式理論統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域數(shù)據(jù)問題算法增量式緒論大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)挖掘設(shè)計(jì)時(shí)代森林聚類本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要統(tǒng)計(jì)理論是一個(gè)非常嚴(yán)謹(jǐn)非常成熟的理論，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，顛覆了統(tǒng)計(jì)理論———抽樣和隨機(jī)理論在大數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域的存在價(jià)值，如何重構(gòu)統(tǒng)計(jì)理論，使其在大數(shù)據(jù)時(shí)代繼續(xù)承擔(dān)原有的歷史任務(wù)，是我們這些統(tǒng)計(jì)研究工作者所面臨的一個(gè)挑戰(zhàn)，也是歷史所賦予我們的責(zé)任。堅(jiān)信統(tǒng)計(jì)學(xué)理論會不斷完善，為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的研究承擔(dān)它應(yīng)該承擔(dān)的任務(wù)。目錄分析1.1指數(shù)時(shí)代1.2大數(shù)據(jù)的特征1.3大數(shù)據(jù)的價(jià)值1.4大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀1.5發(fā)展動(dòng)態(tài)123451大數(shù)據(jù)時(shí)代1.7大數(shù)據(jù)時(shí)代統(tǒng)計(jì)學(xué)重構(gòu)的意義1.6目前存在的主要問題1大數(shù)據(jù)時(shí)代2.1數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)2.3統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)描述2.2數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)描述2數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)3.1大數(shù)據(jù)挖掘3.3數(shù)據(jù)流3.2數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)3大數(shù)據(jù)挖掘?qū)д?.1緒論4.2決策樹分類算法4.3貝葉斯分類算法4.4支持向量機(jī)分類算法4基于增量式自適應(yīng)隨機(jī)森林IARF分類器設(shè)計(jì)4.6構(gòu)建增量式自適應(yīng)隨機(jī)森林分類器4.5概念漂移數(shù)據(jù)流分類問題4基于增量式自適應(yīng)隨機(jī)森林IARF分類器設(shè)計(jì)5.1緒論5.3基于層次方法的聚類分析算法5.2基于劃分方法的聚類分析算法5構(gòu)建增量式自適應(yīng)白化權(quán)聚類算法5.5增量式自適應(yīng)白化權(quán)聚類算法5.4基于密度和網(wǎng)格方法的聚類分析算法5構(gòu)建增量式自適應(yīng)白化權(quán)聚類算法6.1緒論6.2Apriori算法及其改進(jìn)算法6.3TDA及其并行關(guān)聯(lián)規(guī)則算法6.4增量式自適應(yīng)加權(quán)關(guān)聯(lián)樹設(shè)計(jì)6基于增量式自適應(yīng)加權(quán)IAW關(guān)聯(lián)樹設(shè)計(jì)7.1大數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域7.2大數(shù)據(jù)挖掘中隱私問題7.3大數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展趨勢7.4結(jié)束語7大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用領(lǐng)域研究前沿和發(fā)展趨勢作者介紹同名作者介紹這是《增量式自適應(yīng)大數(shù)據(jù)挖掘算法》的讀書筆記模板，暫無該書作者的介紹。讀書筆記讀書筆記這是《增量式自適應(yīng)大數(shù)據(jù)挖掘算法》的讀書筆記模板，可以替換為自己的心得。精彩摘錄