增量式自适应大数据挖掘算法

统计理论是一个非常严谨非常成熟的理论，随着大数据时代的到来，颠覆了统计理论———抽样和随机理论在大数据研究领域的存在价值，如何重构统计理论，使其在大数据时代继续承担原有的历史任务，是我们这些统计研究工作者所面临的一个挑战，也是历史所赋予我们的责任。坚信统计学理论会不断完善，为大数据领域的研究承担它应该承担的任务。

这是一本探讨大数据时代下的统计学重构、数据挖掘及其在众多领域的应用的专业书籍。这本书主要围绕大数据的特征、价值、研究现状、发展动态以及目前存在的主要问题展开讨论，并探讨了大数据时代统计学重构的意义。 书中详细介绍了数据统计的基础、数据处理与数据描述、统计数据描述等知识，同时也深入探讨了大数据挖掘的基本概念、任务以及数据流。此外，书中还详细介绍了基于增量式自适应随机森林IARF分类器设计和构建增量式自适应白化权聚类算法，这两种算法在处理大规模数据集时，能够更加高效和准确地进行分类和聚类。 书中还深入探讨了大数据的重要性与优势，包括大数据的4V特点，即Volume(数据量大)、Velocity(输入和处理速度快)、Variety(数据多样性)、Value(价值密度低)，以及大数据带来的颠覆性观念转变，如我们不再依赖随机样本，而是开始分析全体数据；我们不再追求精确性，而是更关注大体方向；我们不再热衷于寻找因果关系，而是开始关注相关关系。 此外，书中还详细讨论了信息服务与行业调整，以及数据挖掘与数据分析的区别，并深入探讨了预测技术的应用，以及增量学习在决策树中的应用，决策树分类算法及其改