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• 200 1_ |a 大数据挖掘与统计机器学习 |A da shu ju wa jue yu tong ji ji qi xue xi |d = Big data mining and statistical machine learning |f 主编吕晓玲, 宋捷 |z eng

• 205 __ |a 第2版

• 210 __ |a 北京 |c 中国人民大学出版社 |d 2019.01

• 215 __ |a 332页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 大数据分析统计应用丛书 |A da shu ju fen xi tong ji ying yong cong shu

• 320 __ |a 有书目 (第328-332页)

• 330 __ |a 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。

• 410 _0 |1 2001 |a 大数据分析统计应用丛书

• 510 1_ |a Big data mining and statistical machine learning |z eng

• 606 0_ |a 数据处理 |A shu ju chu li

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi

• 690 __ |a TP274 |v 5

• 701 _0 |a 吕晓玲 |A lu^ xiao ling |4 主编

• 701 _0 |a 宋捷 |A song jie |4 主编

• 801 _0 |a CN |b ZKNU |c 20190912

• 905 __ |a ZKNU |d TP274/408=2

• 920 __ |a 241200 |z 1