MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:143
- 题名/责任者:
- 大数据挖掘与统计机器学习/主编吕晓玲, 宋捷
- 版本说明:
- 第2版
- 出版发行项:
- 北京:中国人民大学出版社,2019
- ISBN及定价:
- 978-7-300-26406-6/CNY42.00
- 载体形态项:
- 332页:图;26cm
- 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
- 版本附注:
- 2016年第1版
- 书目附注:
- 有书目 (第328-332页)
- 提要文摘附注:
- 本书介绍数据挖掘与统计机器学习领域最常用的模型和算法,包括最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聚类方法和业界广泛使用的推荐系统方法。
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索书号 | 条码号 | 年卷期 | 馆藏地 | 书刊状态 | 还书位置 |
TP274/661/2 | 72299635 | 自然书库(3F东) | 可借 | 现代技术部(1F) | |
TP274/661/2 | 72299636 | 自然书库(3F东) | 可借 | 现代技术部(1F) |
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