基于机器学习的数据挖掘技术研究

　　《基于机器学习的数据挖掘技术研究》从实际案例入手，介绍了相关数据挖掘技术的理论、方法、设计和实现的整体流程，具有一定的完整性、系统性和创新性。《基于机器学习的数据挖掘技术研究》的特色在于全面介绍了数据挖掘的理论和方法，并针对不同领域的数据挖掘任务详细介绍了基于机器学习的数据挖掘技术，尤其是引入了近年来炙手可热的深度学习技术在数据挖掘领域中的相关应用，旨在为读者提供将数据挖掘技术应用于实际问题所必需的知识，在理论深度和应用参考价值方面都有显著的特性。《基于机器学习的数据挖掘技术研究》适用于从事数据挖掘领域相关研究的教师以及科研和应用开发人员使用，也可作为数据挖掘和机器学习相关课程教学的参考书。

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第1章 绪论
1．1 数据挖掘的概念
1．2 数据挖掘的特点
1．3 数据挖掘过程
1．4 本书结构
参考文献
第2章 基于文本的数据挖掘技术
2．1 研究现状和存在的问题
2．2 触发词识别
2．3 基于两阶段和特征选择的触发词识别模型
2．4 实验验证
2．5 本章小结
参考文献
第3章 基于图的数据挖掘技术
3．1 概述
3．2 复杂网络的基本理论
3．3 基于环形网络模体应用马尔科夫聚类的图挖掘模型
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