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  • 大数据挖掘与统计机器学习(第2版) 吕晓玲 宋捷 著 吕晓玲,宋捷 编 经管、励志 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 吕晓玲 宋捷著
    • 出版社: 其他
    • 出版时间:2019-01-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 吕晓玲 宋捷著
    • 出版社:其他
    • 出版时间:2019-01-01 00:00:00
    • 版次:2
    • 印次:1
    • 印刷时间:2019-01-01
    • 字数:508千字
    • 页数:344
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787300264066
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:其他

    大数据挖掘与统计机器学习(第2版)

    作  者:吕晓玲 宋捷 著 吕晓玲,宋捷 编
    定  价:42
    出 版 社:中国人民大学出版社
    出版日期:2019年01月01日
    页  数:332
    装  帧:平装
    ISBN:9787300264066
    主编推荐

    内容简介

    本课程的教学内容主要包括聚类、关联、降维、变量选择、分类与预测、集成算法、图模型与推荐系统等。每一部分都是本课程授课的主要内容,都力求深入浅出,精讲细讲,不光讲解各种方法的过程与原理,还要加强学生对各种方法的深入理解。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    章 概述
    1.1 名词演化
    1.2 基本内容
    1.3 数据智慧
    第2章 线性回归方法
    2.1 多元线性回归
    2.2 压缩方法:岭回归与Lasso
    2.3 Lasso模型的求解与理论性质
    2.4 损失函数加罚的建模框架
    2.5 上机实践
    2.6 上机实践:Python
    第3章 线性分类方法
    3.1 分类问题综述与评价准则
    3.2 Logistic回归
    3.3 线性判别
    3.4 上机实践
    3.5 上机实践:Python
    第4章 模型评价与选择
    4.1 基本概念
    4.2 。理论方法
    4.3 数据重利用方法
    4.4 上机实践
    4.5 上机实践:Python
    第5章 决策树与组合方法
    5.1 决策树
    5.2 Bagging
    5.3 Boosting
    5.4 随机森林
    5.5 上机实践
    5.6 上机实践:Python
    第6章 神经网络与深度学习
    6.1 神经网络
    6.2 深度信念网
    6.3 卷积神经网络
    6.4 上机实践
    6.5 上机实践:Python
    第7章 支持向量机
    7.1 线性可分支持向量机
    7.2 软间隔支持向量机
    7.3 一些拓展
    7.4 上机实践
    7.5 上机实践:Python
    第8章 聚类分析
    8.1 基于距离的聚类
    8.2 基于模型和密度的聚类
    8.3 稀疏聚类
    8.4 双向聚类
    8.5 上机实践
    8.6 上机实践:Python
    第9章 推荐系统 9.1 基于邻居的推荐
    9.2 潜在因子与矩阵分解算法
    9.3 上机实践
    9.4 上机实践:Python
    0章 大数据案例分析
    10.1 智能手机用户监测数据案例分析
    10.2 美国航空数据案例分析
    10.3 美国纽约公共自行车数据案例分析
    参考文献

    售后保障

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