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28.12.2021
著译者：上海市安全生产科 2017-06-26 出版 定价：￥ 37.00 元 建筑焊割作业人员 著译者：上海市城乡建设和 2016-07-15 出版 定价：￥ 22 元 2017 sigkdd 的三大核心奖项——创新奖、杰出服务及十年最佳论文奖已于日前公布，裴健、杨强分获创新奖及杰出服务奖。 《分类数据分析》可以用作该类课程的教科书。《分类数据分析》的第1-7章涵盖了该类课程的核心内容。其中，第1-3章介绍分类结果变量的分布以及传统的二维列联表分析方法。第4-7章介绍关于二分和多项分布结果变量的Logistic回归以及相应的Logit模型。 可以看一些机器学习的教科书，例如《Pattern Recognition and Machine Learning》,《Foundation of Machine Learning》。 网易公开课早就有andrew NG机器学习课的中文版，入门已经很好了。 当然其他学校也有不少公开的资料。 龙星计划-机器学习 Courses on machine learning Machine Learning Surveys 通过全面学习本书，读者可以获得 201632位matlab下载_Matlab 2016a下载. Matlab 2016a是一款来自【功能特点】MATLAB 精通数学基于矩阵的 MATLAB 语言是世界上最自然的计算数学表示方法。MATLAB 中的线性代数就像教科书中的线性代数一样。这样可以简单直接地捕获您
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本书全面介绍了数据挖掘的理论和方法，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。 本书涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都包含两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，后面一章较深入地讨论高级概念和算法。 书单是收集图书的工具，创建书单后，在豆瓣看到符合书单主题的图书时可以将它放入书单，方便以后找到。 你还可以看看其他人的收集，关注你感兴趣的书单。 本书是专注于数据挖掘与分析的基本算法的入门图书，内容分为数据分析基础、频繁模式挖掘、聚类和分类四个部分，每一部分的各个章节兼顾基础知识和前沿话题，例如核方法、高维数据分析、复杂图和网络等。每一章最后均附有参考书目和习题。 数据挖掘导论 (豆瓣) 最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材，没有推荐Jiawei Han老师的那本书，因为个人觉得那本书对于初学者来说不太容易读懂。难易程度：中 …
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介绍:推荐南京大学机器学习与数据挖掘研究所所长——周志华教授的Google学术主页. 《Advanced Linear Models for Data Science》 介绍:免费书:面向数据科学的高级线性模型. 《Net2Net: Accelerating Learning via Knowledge Transfer》 介绍:基于知识迁移的神经网络高效训练Net2Net. 数据挖掘技术：市场营销、销售与客户关系管理领域应用（原书第2版）[图书]计算机_数据库_数据库存储与管理 作者：（美）Michael J.A.Berry,Gordon S.Linoff 本书是一本优秀的数据挖掘教材，全面而系统地介绍了数据挖掘酌商业环境、数据挖掘技术及其在商业环境中的应用。 本书由深圳职业技术学院朱小春副教授主编。全书由深圳职业技术学院贺萍教授主审。在本书的编写过程中，参考了较多的同类专著、教材和有关文献资料，在此对有关作者表示感谢。 由于编者水平所限，书中必定有不妥和错误之处，恳请读者提出宝贵意见。 当当云阅读提供最丰富正版内容的专业数字阅读和听书平台。现有超过50万种正版数字读物，涵盖电子书、听书、网络文学 《数据库系统实现第二版》是斯坦福大学计算机科学专业数据库系列课程第二门课的教科书。书中对数据库系统实现原理进行了深入阐述，并具体讨论了数据库管理系统的三个主要成分——存储管理器、查询处理器和事务管理器的实现技术。 全新版大学英语（第二版）（十二五）听说教程（4）学生用书（附光盘 ¥ 25 .20 ¥ 28 .00 英国文学史及选读(1)(新经典高等学校英语专业系列教材)(2013版)
《数据挖掘导论》是2006年人民邮电出版社出版的图书，作者是[美]Pang-Ning Tan。 下载百科APP 个人中心 书 名: 数据挖掘导论; 作 者: [美]Pang-Ning Tan ; ISBN: 9787115141446; 类 别: 图书>> 计算机/网络>> 数据挖掘导论内容简介. 本书全面介绍了数据挖掘,涵盖了五个主题;数据,分类、关联分析、聚类和异常检测 。除异常 0321321367 by Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, and Vipin Kumar , 这些内容是数据挖掘的数学基础,许多读者都已经从相关的数学专著和教科书中 获得 相关材料也可以从图灵网站(www.turingbook.com) 本书网页免费注册下载,. 本书全面介绍了数据挖掘,涵盖了五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测 。 这些内容是数据挖掘的数学基础,许多读者都已经从相关的数学专著和教科书中 获得 P. Tan、M. Steinbach 和V. Kumar 编写的这本《数据挖掘导论》是继《 数据 相关材料也可以从图灵网站(www.turingbook.com)本书网页免费注册下载。
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