大数据挖掘与统计机器学习 (大数据分析统计应用丛书) 【正版图书】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
大数据时代的到来,使我们的生活在政治、经济、社会、文化各个领域都产生了很大改变。“数据科学”一词应运而生。如何更好地对海量数据进行分析、得出结论并做出智能决策是统计工作者面临的机遇与挑战。本书介绍数据挖掘与统计机器学习领域*常用的模型和算法,包括*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)。*后介绍无监督的学习中的聚类方法和业界广泛使用的推荐系统方法。除了方法的理论讲解之外,我们给出了每种方法的R语言实现,以及应用Python语言实现深度学习和支持向量机两种方法。本书的一个亮点是*后一章给出的两个大数据案例,数据量均在0G左右。我们同时给出了单机版(Python、数据库
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《大数据挖掘与统计机器学习》由中国人民大学出版社出版。《大数据挖掘与统计机器学习》面向的主要读者是应用统计专业硕士,希望能够拓展到统计专业高年级的本科生以及其他各个领域有数据分析需求的学生和从业人员。
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