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题名/责任者:

大数据挖掘与统计机器学习/主编吕晓玲, 宋捷

出版发行项:

北京:中国人民大学出版社,2016

ISBN及定价:

978-7-300-23101-3/CNY35.00

载体形态项:

230页:图;26cm

并列正题名:

Big data mining and statistical machine learning

丛编项:

大数据分析统计应用丛书

个人责任者:

吕晓玲 主编

个人责任者:

宋捷 主编

学科主题:

数据处理

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP274

中图法分类号:

TP181

一般附注:

全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会推荐用书

书目附注:

有书目 (第227-230页)

提要文摘附注:

本书介绍数据挖掘与统计机器学习领域常用的模型和算法，包括基础的线性回归和线性分类方法，以及模型选择和模型评价的概念和方法，进而介绍非线性的回归和分类方法(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)。最后介绍无监督的学习中的聚类方法和业界广泛使用的推荐系统方法。除了方法的理论讲解之外，本书给出了每种方法的R语言实现，以及应用Python语言实现深度学习和支持向量机两种方法。

使用对象附注:

本书可供从事数据挖掘技术研究、应用和软件开发人员以及学习数据挖掘技术的本科生和研究生参考。

豆瓣简介：

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