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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

版本说明:

第2版

出版发行项:

北京:中国人民大学出版社,2019.01

ISBN及定价:

978-7-300-26406-6/CNY42.00

载体形态项:

332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

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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