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现今市面上已经有书籍全面地介绍数据挖掘的技术理论基础,详细解析各种挖掘算法的原理和细节。同时,还有书籍专门介绍各种数据挖掘算法的实现和相关工作的使用。但这些书侧重于介绍单个数据挖掘功能及相关算法原理,并没有涉及如何将数据挖掘应用到具体实践,本书填补了这个空白。对每个案例都有详细的解析,全面介绍了如何将一个实际问题抽象和转化为数据挖掘的问题,然后利用数据挖掘的理论和方法加以解决,让读者明白来龙去脉。目的是切实指导数据挖掘的应用实践,建立起研究和应用的桥梁。
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近邻分类方法及其应用(上) 郭躬德 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
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郭躬德、陈黎飞、李南编著的《近邻分类方法及其应用(上)》是福建师范大学数据挖掘与网络内容安全实验室开展近邻分类理论方法与应用方面的系统研究,所取得的成果汇编。在理论方法方面,研究团队提出了基于近邻思想的相似性度量新方法并将之推广到类属型数据,提出了增量学习、多代表点学习和子空间近邻分类等新方法;应用研究涵盖了毒性物质预测、特征选择、文本分类以及数据流分类等近邻分类的新应用领域。本书将有关研究成果集结成册,以飨读者。
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当今社会,每隔两到三年会出现轰动一时但很快会被人遗忘的流行术语,而继“云端”之后能够流行术语境界并深植人心的,应该是“大数据”。谢邦昌、、刘晓葳著的《大数据概论》是一部有关大数据的概述,全书共分六个部分,内容分别是什么是大数据,大数据的应用,支撑大数据的技术,大数据的执行和应用技术,大数据应用的未来趋势和挑战,大数据应用实战案例。
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《事件挖掘的理论算法及应用》编辑推荐:笔者长期从事数据挖掘研究和教学工作,经历了从最初数据挖掘基础研究的兴起到如今数据挖掘应用百花齐放的时代变迁,深刻体会到研究和应用两者间不可分割的联系:数据挖掘研究源于真实世界中的实际应用需求,用具体的应用数据作为驱动,以方法、工具和系统作为支撑,最终将发现的知识和信息运用到实践中去,从而提供量化的、合理的、可行的,并且能够产生巨大价值的信息。
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