| ISBN/价格： | 978-7-300-32689-4:CNY59.00 |
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| 作品语种： | chi |
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| 出版国别： | CN 110000 |
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| 题名责任者项： | 大数据挖掘与统计机器学习/.吕晓玲, 宋捷编著 |
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| 版本项： | 第3版 |
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| 出版发行项： | 北京:,中国人民大学出版社:,2024.07 |
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| 载体形态项： | 267页:;+图:;+26cm |
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| 一般附注： | 新编21世纪研究生系列教材 应用统计硕士 (MAS) |
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| 一般附注： | 新编21世纪系列教材 |
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| 提要文摘： | 本书介绍了大数据挖掘与统计机器学习领域中最常用的模型和算法，包括最基础的线性回归与分类方法，以及模型评价与选择的概念和方法，介绍了非线性回归与分类方法(包括决策树与组合方法、支持向量机、神经网络以及在此基础上发展的深度学习方法)。此外，介绍了无监督学习中的聚类方法，并给出了一个大数据分析的实例。除了方法的理论讲解之外，还给出了每种方法的Python实现。 |
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| 并列题名： | Big data mining and statistical machine learning eng |
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| 题名主题： | 数据处理 研究生 教材 |
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| 题名主题： | 机器学习 研究生 教材 |
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| 中图分类： | TP274 |
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| 中图分类： | TP181 |
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| 个人名称等同： | 吕晓玲 编著 |
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| 个人名称等同： | 宋捷 编著 |
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| 记录来源： | CN 浙江省新华书店集团公司 20240719 |
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