决策树

深圳大学教授，IEEE Fellow，IEEE-SMC计算智能专委会主席，Springer杂志Machine Learning and Cybernetics主编。中国人工智能学会(CAAI)常务理事、CAAI知识工程专委会主任委员。深圳市海外高层次人才，曾获省部级自然科学一等奖和吴文俊人工智能自然科学一等奖

深圳大学教授，IEEE Fellow，IEEE-SMC计算智能专委会主席，Springer杂志Machine Learning and Cybernetics主编。中国人工智能学会(CAAI)常务理事、CAAI知识工程专委会主任委员。深圳市海外高层次人才，曾获省部级自然科学一等奖和吴文俊人工智能自然科学一等奖

本书系统地介绍了数据挖掘的方法和技术，主要内容包括：决策树挖掘；关联规则挖掘；逻辑回归；神经网络；聚类分析；支持向量机；降维；异常检测等。每一章都会涉及学习要点、学习难点和思考题，希望能使学生对数据挖掘的整体结构、理论、概念、技术和方法有深入的认识和了解；掌握数据挖掘的技术、方法及数据挖掘应用系统开发，了解数据仓库和数据挖掘技术的研究问题、现状及未来的研究方向。并且结合具体案例的分析，实现数据挖掘的功能