数据挖掘概念与技术原书第3版课后练习题含答案
前言
《数据挖掘概念与技术》（Data Mining: Concepts and Techniques）是一本经典的数据挖掘教材，已经推出了第3版。本文将为大家整理并提供第3版课后习题的答案，希望对大家学习数据挖掘有所帮助。
答案
第1章 绪论
习题1.1
数据挖掘的基本步骤包括：
1.数据预处理
2.数据挖掘
3.模型评价
4.应用结果
习题1.2
数据挖掘的主要任务包括：
5.描述性任务
6.预测性任务
7.关联性任务
8.分类和聚类任务
第2章 数据预处理
习题2.3
数据清理包括以下几个步骤：
9.缺失值处理
10.异常值检测处理
11.数据清洗
习题2.4正则化描述正确的是
处理缺失值的方法包括：
12.删除缺失值
13.插补法
14.不处理缺失值
第3章 数据挖掘
习题3.1
数据挖掘的主要算法包括：
15.决策树
16.神经网络
17.支持向量机
18.关联规则
19.聚类分析
习题3.6
K-Means算法的主要步骤包括：
20.首先随机选择k个点作为质心
21.将所有点分配到最近的质心中
22.重新计算每个簇的质心
23.重复2-3步，直到达到停止条件
第4章 模型评价与改进
习题4.1
模型评价的方法包括：
24.混淆矩阵
25.精确率、召回率
26.F1值
27.ROC曲线
习题4.4
过拟合是指模型过于复杂，学习到了训练集的噪声和随机变化，导致泛化能力不足。对于过拟合的处理方法包括：
28.增加样本数
29.缩小模型规模
30.正则化
31.交叉验证
结语
以上是《数据挖掘概念与技术》第3版课后习题的答案，希望能够给大家的学习带来帮助。如果大家还有其他问题，可以在评论区留言，或者在相关论坛等平台提出。

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