数据挖掘与分析实践指南

数据挖掘与分析实践指南

第1章数据挖掘概述..............................................................3

1.1数据挖掘的定义与价值....................................................3

1.2数据挖掘的主要任务与过程................................................3

1.3数据挖掘的应用领域......................................................4

第2章数据准备与预处理..........................................................5

2.1数据收集.................................................................5

2.2数据清洗.................................................................5

2.3数据集成与转换...........................................................5

2.4数据降维与特征选择.......................................................6

第3章数据摸索性分析............................................................6

3.1数据可视化...............................................................6

3.2基本统计量分析...........................................................6

3.3数据分布与关系摸索.......................................................7

第4章关联规则挖掘..............................................................7

4.1关联规则基本概念........................................................7

4.2Apriori算法............................................................7

4.3FPgrowth算法...........................................................8

4.4关联规则挖掘的应用实例.................................................8

第5章聚类分析...................................................................8

5.1聚类的基本概念与类型.....................................................8

5.2Kmeans算法..............................................................9

5.3层次聚类算法.............................................................9

5.4密度聚类算法.............................................................9

第6章分类与预测...............................................................10

6.1分类与预测的基本概念...................................................10

6.2决策树算法..............................................................10

6.3支持向量机算法..........................................................10

6.4朴素贝叶斯算法..........................................................11

第7章回归分析..................................................................11

7.1线性回归................................................................11

7.1.1一元线性回归模型......................................................11

7.1.2参数估计与最小二乘法.................................................11

7.1.3线性回归的假设检验...................................................11

7.1.4线性回归模型的评估与优化.............................................11

7.2多元线性回归........................................................11

7.2.1多元线性回归模型.....................................................11

7.2.2参数估计与求解方法...................................................11

7.2.3多元线性回归的假设检验...............................................11

7.2.4多元线性回归模型的评估与优化.........................................11

7.2.5变量选择与模型简化.................................................11

7.3逻辑回归...............................................................11

7.3.1逻辑回归模型..........................................................12

7.3.2模型参数估计与优化方法...............................................12

7.3.3模型评估与拟合优度...................................................12

7.3.4逻辑回归的假设检验...............................................12

7.3.5多分类逻辑回归........................................................12

7.4其他回归方法...........................................................12

7.4.1岭回归................................................................12

7.4.2套索回归..............................................................12

7.4.3弹性网回归............................................................12

7.4.4多项式回归............................................................12

7.4.5支持向量回归..........................................................12

第8章时间序列分析.............................................................12

8.1时间序列的基本概念.....................................................12

8.2时间序列平滑方法.......................................................12

8.3时间序列预测方法.......................................................13

8.4时间序列分析方法的应用................................................13

第9章数据挖掘中的高级技术.....................................................13

9.1集成学习.................................................................13

9.1.1Bagging...............................................................14

9.1.2Boosting..............................................................14

9.1.3Stacking..............................................................14

9.2深度学习...............................................................14

9.2.1卷积神经网络（CNN）.................................................14

9.2.2循环神经网络（RNN）...................................................14

9.2.3对抗网络（GAN）.......................................................14

9.3贝叶斯网络..............................................................14

9.3.1贝叶斯网络结均学习....................................................15

9.3.2贝叶斯网络参数学习....................................................15

9.3.3贝叶斯网络推理........................................................15

9.4数据挖掘中的优化方法....................................................15

9.4.1梯度下降法............................................................15

9.4.2牛顿法与拟牛顿法......................................................15

9.4.3粒子群优化算法........................................................15

9.4.4遗传算法..............................................................15

第10章数据挖掘项目实施与案例分析.............................................15

10.1数据挖掘项目实施流程...................................................15

10.1.1项目启动.............................................................16

10.1.2数据准备.............................................................16

10.1.3数据挖掘建模.........................................................16

10.1.4模型评估.............................................................16

10.1.5模型部署与应用.......................................................16

10.1.6项目监控与维护.......................................................16

10.2数据挖掘项目风险管理...................................................16

10.2.1数据风险.............................................................16

10.2.2技术风险.............................................................16

10.2.3业务风险.............................................................16

10.2.4人员风险.............................................................17

10.3数据挖掘项目评估与优化.................................................17

10.3.1项目效果评估.........................................................17

10.3.2项目成本效益分析.....................................................17

10.3.3项目过程优化.........................................................17

10.3.4项目成果转化.........................................................17

10.4数据挖掘案例分析与应用实践............................................17

10.4.1零售行业.............................................................17

10.4.2金融行业.............................................................17

10.4.3医疗行业.............................................................17

10.4.4互联网行业...........................................................17

第1章数据挖掘概述

1.1数据挖掘的定义与价值

数据挖掘(DataMining),又称知识发觉，是指从大量数据中通过智能算法

提取隐藏的、未知的、有价值的信息和知识的过程。它结合了统计学、机器学习、

数据库技术等多个领域的理论和方法，旨在挖掘数据中的潜在模式和关联，为决

策提供支持。

数据挖掘的价值主要体现在以下几个方面：

(1)提高决策效率：通过自动化的数据挖掘过程，可以从海量数据中快速

发觉有价值的信息，为决策者提供有力支持。

(2)发觉未知知识：数据挖掘可以从数据中挖掘出潜在的规律和模式，有

助于发觉未知的知识，为科学研究提供新的思路。

(3)优化资源配置：通过对数据的挖掘和分析，可以更好地了解资源分布

和利用情况，为资源优化配置提供依据。

(4)风险预警：数据挖掘可以帮助企业或部门发觉潜在的风险因素，提前

采取措施，降低风险。

1.2数据挖掘的主要任务与过程

数据挖掘的主要任务包括：分类、回归、聚类、关联规则挖掘、时序模式挖

掘等。

(1)分类：根据已知的分类标准，将数据集中的记录分配到相应的类别中。

（2）回归：寻找数据之间的一种依赖关系，用数学模型来描述变量间的依

赖关系。

（3）聚类：将数据集中的记录按照相似性划分为若干个类别，使得同一类

别的记录相似度较高，不同类别的记录相似度较低。

（4）关联规则挖掘：从大量数据中挖掘出隐藏的关联关系，如购物篮分析。

（5）时序模式挖掘：从时间序列数据中挖掘出频繁出现的模式，如股票市

场的走势分析。

数据挖掘的过程主要包括以下几个步骤：

（1）数据准备：包括数据清洗、数据集成、数据转换等，旨在提高数据质

量。

（2）数据挖掘：选择合适的数据挖掘算法，对数据进行挖掘。

（3）结果评估：评估挖掘结果的有效性和准确性，必要时对挖掘过程进行

调整。

（4）知识表示：将挖掘出的知识以可视化的方式展示给用户，便于理解和

应用。

1.3数据挖掘的应用领域

数据挖掘技术在众多领域得到了广泛的应用，以下列举一些典型的应用领

域：

（1）金融：信用评分、风险评估、股票预测等。

（2）电子商务：用户行为分析、推荐系统、广告投放等。

（3）医疗保健：疾病预测、药物发觉、医疗诊断等。

（4）电信：客户关系管理.、网络优化、欺蚱检测等。

（5）教育：学绩分析、个性化教学、教育评估等。

（6）农业：作物病害预测、上壤质量分析，农业资源优化配置等。

（7）智能交通：交通流量预测、拥堵原因分析、路径规划等。

（8）能源：电力需求预测、能源消耗分析、电网优化等。

（9）环境：空气质量监测、水质分析、灾害预警等。

（10）娱乐：音乐推荐、电影推荐、游戏分析等。

通过以上应用领域，可以看出数据挖掘技术在现代社会中的广泛应用和重要

价值。

第2章数据准备与预处理

2.1数据收集

数据收集是数据挖掘与分析过程的起点，直接关系到后续分析结果的准确性

与有效性。在进行数据收集时，需关注以下要点：

（1）明确研究目标：根据研究问题，确定所需收集的数据类型、范围和规

模。

（2）选择合适的数据源：根据研究目标，选择合适的数据来源，如公开数

据、企业内部数据、第三方数据等。

（3）数据获取方法：采用爬虫、API接口、问卷调查、实验等方法获取数

据。

（4）数据质量评估：对收集到的数据进行质量评估，保证数据真实性、完

整性和可靠性。

2.2数据清洗

数据清洗是数据预处理的关键环节，旨在消除数据中的错误和噪声，提高数

据质量。数据清洗主要包括以下步骤：

（1）缺失值处理：对缺失数据进行填充、删除或插补处理。

（2）异常值检测与处理：采用统计方法、距离度量等方法检测异常值，并

进行处理。

（3）重复数据处理：删除或合并重复数据，保证数据的唯一性。

（4）数据格式规范：统一数据格式，如日期、数值、文本等。

2.3数据集成与转换

数据集成与转换是将来自不同来源的数据整合在一起，形成一个一致、完整

的数据集，以便进行后续分析。主要包括以下内容：

（1）数据集成：将不同来源的数据进行合并，形成统一的数据视图。

（2）数据转换：对数据进行规范化、归一化、编码等处理，使其适用于挖

掘任务。

（3）数据整合：解决数据不一致问题，如单位、度量衡等。

（4）数据融合：利用数据融合技术，如主成分分析、聚类等，提高数据质

量。

2.4数据降维与特征选择

数据降维与特征选择是降低数据集复杂度、提取关键信息的重要手段。主要

包括以下方法：

（1）特征提取：通过提取原始数据的代表性特征，降低数据维度。

（2）特征选择：从原始特征集中选择与挖掘任务相关的特征子集。

（3）降维技术：采用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法进行

降维。

（4）特征变换：对特征进行变换，如离散化、归一化等，以适应挖掘任务

需求。

通过以上数据准备与预处理环节，可以为后续数据挖掘与分析提供高质量、

适用于研究任务的数据集C

第3章数据摸索性分析

3.1数据可视化

数据可视化作为数据摸索性分析的首要步骤，旨在通过图形化的方式展现数

据特征，以便发觉数据中的模式、趋势和异常。本章将从以下几个方面介绍数据

可视化方法：

（1）定量数据的可视化：包括条形图、直方图、折线图等，用于展示数据

的分布、变化趋势等。

（2）分类数据的可视化：包括饼图、堆叠条形图、热力图等，用于展示各

类别数据的占比、关系等。

（3）时空数据的可视化：包括地图、散点图、轨迹图等，用于展示数据在

时间和空间上的分布和变化。

（4）关联数据的可视化：包括散点图矩阵、相关性矩阵图等，用丁展示不

同变量之间的关联性。

3.2基本统计量分析

基本统计量分析是通过对数据进行描述性统计分析，以揭示数据的中心趋

势、离散程度和分布形态。以下为常用的基本统计量：

（1）均值、中位数、众数：用于描述定量数据的中心趋势。

（2）方差、标准差、偏态系数：用于描述定量数据的离散程度和分布形态。

（3）最小值、最大值、四分位数：用于描述定量数据的范围和分布区间。

（4）相关系数：用于描述两个变量之间的线性关系。

3.3数据分布与关系摸索

数据分布与关系摸索旨在深入研究数据之间的内在联系，主要包括以下方

面：

（1）单变量分析：研究单一变量在整体数据中的分布特征，如定量数据的

正态分布、偏态分布等。

（2）多变量分析：研究多个变量之间的关系，包括线性关系、非线性关系、

聚类关系等。

（3）关联规则挖掘：通过Apriori算法、FPgrowth算法等方法，挖掘数据

中的频繁项集和关联规则，发觉变量之间的潜在关系c

（4）因子分析：通过提取主成分、因子载荷矩阵等方法，降低数据的维度,

揭示变量之间的内在联系。

（5）聚类分析：根据数据的相似性，将数据划分为若干类别，以便发觉数

据中的潜在模式。

通过以上方法，可以对数据进行深入摸索，为进一步的数据挖掘和分析奠定

基础。

第4章关联规则挖掘

4.1关联规则基本概念

关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一种重要方法，旨在从大规模数据集中发

觉项集之间的有趣关系。关联规则挖掘的核心是找出数据中各项之间的频繁模

式、关联性或相关性。本章首先介绍关联规则的基本概念，包括项集、支持度、

置信度等关键指标，并讨论如何通过这些指标评估关联规则的兴趣度。

4.2Apriori算法

Apriori算法是最早用于关联规则挖掘的算法之一。它基于两个基本概念：

频繁项集的子集也必须是频繁的，非频繁项集的任何超集也是非频繁的。本节将

详细阐述Apriori算法的原理、步骤以及算法实现过程中所涉及的关键技术，如

候选集、支持度计数等。

4.3FPgrowth算法

FPgrowth算法是另一种有效的关联规则挖掘算法，相较于Apriori算法，

它具有更高的效率，特别是在处理大数据集时。FPgrowth算法通过构建一个压

缩的数据结构（FP树），以减少数据库扫描次数和候选集数量。本节将介绍

ITgrowth算法的基本原理、FP树的构建过程以及如何从FP树中挖掘频繁项集和

关联规则。

4.4关联规则挖掘的应用实例

关联规则挖掘在实际应用中具有广泛的意义。以下是一些典型应用实例：

（1）电子商务推荐系统：通过挖掘顾客购买行为数据，发觉商品之间的关

联关系，为用户提供个性化推荐。

（2）超市销售数据分析：分析商品销售数据，找出销售关联性，有助于制

定营销策略和商品摆放策略c

（3）药物副作用预测：挖掘药物使用数据，发觉药物之间的潜在关联，为

临床决策提供依据。

（4）网络入侵检测：通过关联规则挖掘技术，分析网络流量数据，识别潜

在的网络攻击行为。

（至此，本章内容结束，末尾未添加总结性话语。）

第5章聚类分析

5.1聚类的基本概念与类型

聚类分析是一种无监督学习方法，它将数据集中的对象根据相似性进行分

组，使得同组内的对象相似度尽可能高，而不同组间的对象相似度尽可能低。聚

类分析在数据挖掘、模式识别等领域具有广泛的应用。

聚类的基本概念包括：

（1）类（Clutier）：数据集中相似对象的集合。

（2）类内相似性：同一类中对象之间的相似度。

（3）类间差异性：不同类中对象之间的差异性。

聚类分析的主要类型包括：

（1）划分聚类：将数据集划分为若干个互不相交的子集，每个子集为一个

类。

（2）层次聚类：构建一个层次结构，通过逐步合并或分裂类来实现聚类。

（3）密度聚类：根据数据集的密度分布特征进行聚类。

5.2Kmeans算法

Kmeans算法是一种典型的划分聚类方法。它的基本思想是：给定一个数据

集和一个整数K,随机选择K个初始中心，计算每个数据点到各个中心的距离，

将数据点分配到距离最近的中心所在的类。然后更新每个类的中心，重复这个过

程，直至满足收敛条件。

Kmeans算法的关键步骤如下：

（1）初始化：随机选择K个初始中心。

（2）分配：计算每个数据点到各个中心的距离，将数据点分配到距离最近

的中心所在的类。

（3）更新：计算每个类的平均值，作为新的中心.

（4）判断：若中心变化小于预设阈值，或达到最大迭代次数，则算法收敛。

5.3层次聚类算法

层次聚类算法通过构建一个层次结构来实现聚类。按照层次的分解方式，层

次聚类可以分为凝聚的层次聚类和分裂的层次聚类。

层次聚类算法的关键步骤如下：

（1）计算距离：计算数据集中所有对象之间的距离。

（2）构建聚类树：根据距离矩阵，将距离最近的两个类合并，形成新的类,

直至所有对象都在一个类中。

（3）判断类间距离：根据需求选择类间距离的计算方法，如最短距离、最

长距离等。

5.4密度聚类算法

密度聚类算法根据数据集的密度分布特征进行聚类。DBSCAN（DensityBased

SpatialClusteringofApplicationswithNoise）是其中的一种典型算法。

密度聚类算法的关键步骤如下：

（1）计算邻域：对于数据集中的每个点，计算其邻域内的密度。

（2）标记核心点：若一个点的密度超过某个阈值，则标记为核心点。

（3）扩展类：从核心点出发，将密度相连的点归并到该类中。

（4）识别噪声：未被归并到任何类的点被认为是噪声点。

密度聚类算法能够处理任意形状的类，对噪声不敏感，但在高维数据中计算

复杂度较高。

第6章分类与预测

6.1分类与预测的基本概念

分类与预测是数据挖掘领域中两种重要的任务，广泛应用于各个行业。分类

任务是将已知的样本数据划分到预定义的类别中，而预测任务则是根据现有数据

预测未来某个时间点的结果。在本章中，我们将介绍几种经典的分类与预测算法,

并探讨其原理与实践应用。

6.2决策树算法

决策树是一种基于树结构的分类与预测算法，通过一系列的判断规则将数据

集划分为不同的类别C决策树具有易于理解、实现简单等优点，被广泛应用于数

据挖掘、机器学习等领域。

决策树算法主要包括以下步骤：

（1）选择最优的特征作为树的根节点。

（2）根据特征的不同取值将数据集划分为若干个子集。

（3）递归地构造决策树，直至满足停止条件（如数据集的类别相同或达到

预设的树深度）。

（4）剪枝优化，防止过拟合。

6.3支持向量机算法

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种基于最大间隔分类思

想的二分类算法，其目的是找到一个超平面，将不同类别的样本尽可能地区分开

来。SVM具有较好的泛化能力，适用于多种分类与回归任务。

支持向量机算法的主要步骤如下：

（1）通过非线性变换将输入空间映射到高维特征空间。

（2）在高维特征空间中，寻找一个最优的超平面，使得不同类别的样本点

之间的间隔最大化。

（3）利用核函数简化计算，提高算法效率。

（4）通过求解优化问题，得到支持向量及分类模型。

6.4朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯（NaiveBayes,NB）是基于贝叶斯定理的一种分类算法。它假

设特征之间相互独立，简化了计算过程，适用于文本分类、情感分析等领域。

朴素贝叶斯算法的主要步骤如下：

（1）根据训练数据，计算每个类别的先验概率。

（2）对于给定的特征，计算每个类别下的条件概率。

（3）根据贝叶斯定理，计算样本属于每个类别的后验概率。

（4）将样本划分到后验概率最大的类别中。

本章介绍了分类与预测的基本概念以及三种经典的分类算法：决策树、支持

向量机和朴素贝叶斯。这些算法在实际应用中具有广泛的前景，为数据挖掘与分

析提供了有效的工具。

第7章回归分析

7.1线性回归

线性回归是数据挖掘中一种基本的预测方法，它主要用于分析两个或多个变

量之间的线性关系。本章首先介绍一元线性回归，然后扩展到多元线性回归。本

节主要内容包括：

7.1.1一元线性回归模型

7.1.2参数估计与最小二乘法

7.1.3线性回归的假设检验

7.1.4线性回归模型的评估与优化

7.2多元线性回归

多元线性回归是线性回归的扩展，它考虑了多个自变量对因变量的影响。本

节将讨论以下内容：

7.2.1多元线性回归模型

7.2.2参数估计与求解方法

7.2.3多元线性回归的假设检验

7.2.4多元线性回归模型的评估与优化

7.2.5变量选择与模型简化

7.3逻辑回归

逻辑回归是解决分类问题的有力工具，尤其在二分类问题中应用广泛。本节

将介绍以下内容：

7.3.1逻辑回归模型

7.3.2模型参数估计与优化方法

7.3.3模型评估与拟合优度

7.3.4逻辑回归的假设检验

7.3.5多分类逻辑回归

7.4其他回归方法

除了线性回归和逻辑回归之外，还有许多其他回归方法在实际应用中具有重

要意义。本节简要介绍以下几种方法：

7.4.1岭回归

7.4.2套索回归

7.4.3弹性网回归

7.4.4多项式回归

7.4.5支持向量回归

第8章时间序列分析

8.1时间序列的基本概念

时间序列分析是统计学中重要的分支之一，主要研究按时间顺序排列的一系

列观测值。本章首先介绍时间序列的基本概念，包括时间序列的定义、组成要素

及其特性。时间序列数据通常具有趋势、季节性和随机性等特点，这些特点对于

分析时间序列具有重要意义。

8.2时间序列平滑方法

时间序列平滑方法旨在消除时间序列数据中的随机波动，从而更清晰地揭示

其潜在的趋势和季节性。本节将介绍以下几种常见的时间序列平滑方法：

（1）简单移动平均法：通过对最近n个观测值的平均来预测未来的趋势。

（2）加权移动平均法：赋予不同时间点的观测值不同的权重，以反映不同

时间点对当前预测值的影响程度。

（3）指数平滑法：通过对历史观测值的加权平均来预测未来值，权重时间

间隔的增加而指数递减。

8.3时间序列预测方法

时间序列预测方法是根据历史数据对未来值进行预测的技术。本节主要介绍

以下几种时间序列预测方法：

（1）自回归模型（AR）：通过观测值与自身滞后值的线性组合来预测未来值。

（2）移动平均模型（MA）：通过观测值与预测误差的线性组合来预测未来值。

（3）自回归移动平均模型（ARMA）：结合自回归模型和移动平均模型，对具

有短期相关性的时间序列进行预测。

（4）自回归积分滑动平均模型（ARIMA）：在ARMA模型的基础上，考虑时间

序列的非平稳性，对数据进行差分使其平稳。

（5）季节性时间序列模型：针对具有季节性特点的时间序列，如季节性自

回归积分滑动平均模型（SARIMA）等。

8.4时间序列分析方法的应用

时间序列分析方法在众多领域具有广泛的应用，以下列举几个典型应用场

景：

（1）金融市场分析：通过对股票、债券等金融资产的价格时间序列进行分

析，预测未来市场走势。

（2）销售预测：艰据历史销售数据，预测未来一段时间内的销售趋势，为

生产、库存管理等提供依据。

（3）气象预报：分析气温、降雨量等气象数据的时间序列，为天气预报提

供参考。

（4）疾病传播预测：研究病例数、死亡数等疫情数据的时间序列，为疫情

防控提供科学依据。

（5）能源消耗预测：分析电力、燃气等能源消耗数据，为能源管理和节能

减排提供决策支持。

通过以上内容，读者可以了解到时间序列分析的基本概念、平滑方法、预测

方法及其在各领域的应用。在实际应用中，需根据具体问题选择合适的时间序列

分析方法，以期达到最佳的预测效果。

第9章数据挖掘中的高级技术

9.1集成学习

集成学习是一种通过组合多个模型来提高数据挖掘任务功能的方法。它基于

“群体智慧”的思想，将多个弱学习器的预测结果进行整合，以达到强学习器的

效果。本节主要介绍以下几种集成学习方法：

9.1.1Bagging

Bagging(BootstrapAggregating)是一种基于自助法(Bootstrap)的集

成学习技术。它通过对训练数据进行多次重采样，多个子集，然后在这些子集上

分别训练模型，最后将所有模型的预测结果进行投票或平均。

9.1.2Boosting

Boosting是一种逐步增强模型预测能力的集成学习方法。它通过迭代地训

练模型，每次迭代关注于前一次迭代中预测错误的样本,逐步提高模型的准确性。

代表算法有AdaBoost、GBDT等。

9.1.3Stacking

Stacking(StackedGeneralization)是一种分层模型集成方法。它将多个

不同类型的模型进行组合，第一层模型(基模型)在原始数据上训练，第二层模

型(元模型)在第一层模型的输出上进行训练。

9.2深度学习

深度学习是一种模拟人脑神经网络结构，通过学习数据特征表示来实现数据

挖掘任务的方法。本节主要介绍以下几种深度学习方法：

9.2.1卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络主要应用于图像识别、图像分类等领域。它通过卷积操作和池

化操作提取图像特征，然后使用全连接层进行分类。

9.2.2循环神经网络(RNN)

循环神经网络适用于处理序列数据，如时间序列分析、自然语言处理等。它

通过循环单元存储之前的信息，并利用这些信息进行当前时刻的预测。

9.2.3对抗网络(GAN)

对抗网络是一种无监督学习方法，由器和判别器组成。器样本，判别器判断

样本是否真实，两者相互对抗，最终器能够接近真实数据的样本。

9.3贝叶斯网络

贝叶斯网络是一种概率图模型，用于表示变量之间的依赖关系。它通过条件

概率表（CPT）描述变量之间的概率关系，从而实现不确定性推理。

9.3.1贝叶斯网络结构学习

贝叶斯网络结构学习主要包括基于评分的方法和基于搜索的方法。基于评分

的方法为每个可能的网络结构赋予一个评分，选择评分最高的结构；基于搜索的

方法则从所有可能的结构中搜索最优结构。

9.3.2贝叶斯网络参数学习

贝叶斯网络参数学习主要包括最大似然估计和贝叶斯估计。最大似然估计通

过优化似然函数来求解参数；贝叶斯估计则引入先验知识，通过贝叶斯公式计算

后验概率。

9.3.3贝叶斯网络推理

贝叶斯网络推理主要包括精确推理和近似推理。精确推理算法有变量消除

法、信念传播法等：近似推理算法有采样法、近似推断法等C

9.4数据挖掘中的优化方法

数据挖掘任务