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简介:本篇主要提供PMML建模标准语言基础/人工智能开发丛书pdf下载
出版社：博库网旗舰店
出版时间：2019-08-01
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内容介绍

基本信息

  • 商品名称：PMML建模标准语言基础/人工智能开发丛书
  • 作者：潘风文//潘启儒
  • 定价：89
  • 出版社：化学工业
  • ISBN号：9787122342584

其他参考信息（以实物为准）

  • 出版时间：2019-08-01
  • 印刷时间：2019-08-01
  • 版次：1
  • 印次：1
  • 开本：16开
  • 包装：平装
  • 页数：296
  • 字数：427千字

内容提要

本书结合实际案例介绍了PMML语言的各个组成元素，包括数据字典、挖掘模式/架构、数据转换、模型定义、输出、目标、模型解释、模型验证等元素，并介绍了表述数据挖掘模型的PMML实例文档创建流程；同时也对各种PMML元素中涉及的一些统计知识做了必要介绍。通过学习，读者可以完整地了解和掌握PMML语言，将其应用于数据挖掘建模。
    本书可供从事数据挖掘（机器学习）、人工智能系统开发的软件开发者和爱好者学习使用，也可以作为高等院校大数据等相关专业的教材。

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目录

1　XML基础1
1.1　XML的发展、技术体系及应用2
1.1.1　标记语言和SGML2
1.1.2　XML的特点和应用4
1.1.3　XML技术体系5
1.1.4　基于XML的应用标准简介15
1.2　XML文档结构24
1.2.1　XML文档头部25
1.2.2　XML文档正文30
1.3　XML Schema35
1.3.1　XML Schema文档结构36
1.3.2　XML Schema数据类型40
1.3.3　元素内容57
1.3.4　属性组61
1.3.5　定义和使用实体64
1.3.6　注释65
1.3.7　构建内容模型66
1.4　命名空间69
1.4.1　目标命名空间和非限定本地声明70
1.4.2　限定本地声明73
1.4.3　全局和局部声明76
1.4.4　未声明的目标命名空间77
1.5　XML文档验证78
1.6　XML Schema使用案例79
1.6.1　XML处理库lxml的安装80
1.6.2　使用lxml创建XML文档80
1.6.3　使用lxml解析XML文档85
1.6.4　使用lxml验证XML文档88
本章小结91

2　数据挖掘与PMML93
2.1　数据挖掘简介94
2.2　数据挖掘流程标准95
2.3　数据挖掘系统99
2.4　PMML的出现101
本章小结103

3　PMML基础知识104
3.1　PMML概述105
3.2　PMML文档结构107
3.2.1　头部Header110
3.2.2　挖掘任务MiningBuildTask112
3.2.3　数据字典DataDictionary113
3.2.4　转换字典TransformationDictionary127
3.2.5　MODEL-ELEMENT序列176
3.2.6　扩展Extension178
3.3　PMML规范中的命名规则180
3.4　PMML规范中的数据类型180
3.4.1　基本数据类型180
3.4.2　简单数组类型182
3.4.3　稀疏数组类型184
3.4.4　矩阵类型186
3.5　变量的作用范围189
3.6　非评分模型193
本章小结194

4　模型的输入和输出195
4.1　元素MiningSchema196
4.2　模型目标变量集合201
4.2.1　目标变量集元素Targets202
4.2.2　目标变量元素Target203
4.2.3　目标变量值元素Targetvalue204
4.2.4　实例介绍205
4.3　模型输出变量集合206
4.3.1　结果输出元素Output207
4.3.2　输出字段元素OutputField211
4.3.3　决策集元素Decisions214
4.3.4　模型输出结果表214
4.3.5　实例介绍216
本章小结219

5　模型的统计信息220
5.1　单元统计元素UnivariateStats221
5.1.1　计数元素Counts222
5.1.2　数值信息元素NumericInfo223
5.1.3　离散变量统计元素DiscrStats225
5.1.4　连续变量统计元素ContStats226
5.1.5　实例介绍227
5.2　单因素方差分析元素Anova228
5.2.1　单因素方差分析元素Anova的定义229
5.2.2　方差分析230
5.2.3　实例介绍232
5.3　多元统计元素MultivariateStats234
5.4　分区元素Partition237
本章小结241

6　模型验证242
6.1　模型验证元素ModelVerification243
6.2　模型验证规则245
6.3　实例介绍249
本章小结255

7　模型解释256
7.1　单变量统计元素UnivariateStats258
7.2　分区元素Partition258
7.3　预测模型质量指标元素PredictiveModelQuality258
7.4　聚类模型质量指标元素ClusteringModelQuality262
7.5　混淆矩阵263
7.5.1　混淆矩阵基本知识263
7.5.2　混淆矩阵元素ConfusionMatrix265
7.6　接收者操作特征曲线ROC267
7.6.1　ROC基本知识267
7.6.2　ROC曲线元素ROC269
7.7　增益/提升图271
7.7.1　增益272
7.7.2　提升度272
7.7.3　提升图元素ModelLiftGraph274
7.8　字段（变量）相关性指标282
本章小结285

8　PMML实际案例287
8.1　构建PMML实例文档289
8.2　使用PMML实例文档294