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这是一本实用手册,四位作者均是Cloudera公司的数据科学家,他们联袂展示了利用Spark进行大规模数据分析的若干模式,而且每个模式都自成一体。他们将Spark、统计学方法和真实数据集结合起来,通过实例向读者讲述了怎样解决分析型问题。 本书首先介绍了Spark及其生态系统,接着详细介绍了将分类、协同过滤及异常检查等常用技术应用于基因学、安全和金融领域的若干模式。如果你对机器学习和统计学有基本的了解,并且会用Java、Python或Scala编程,这些模式将有助于你开发自己的数据应用。 本书介绍了以下模式: 音乐推荐和Audioscrobbler数据集 用决策树算法预测森林植被 基于K均值聚类进行网络流量的异常检测 基于潜在语义分析技术分析维基百科 用GraphX分析伴生网络 对纽约出租车轨迹进行空间和时间数据分析 通过蒙特卡
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Access 2010数据库原理及应用实验指导与习题【正版】 【正版图书,电子发票】
《Access 2010数据库原理及应用实验指导与习题》由化学工业出版社出版。
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![数据挖掘技术:应用于市场营销、销售与客户关系管理[美]林那夫(Gordon S. Linoff)、[美]贝里(Micha](images/model/guan/url_none.png)
数据挖掘技术:应用于市场营销、销售与客户关系管理[美]林那夫(Gordon S. Linoff)、[美]贝里(Micha 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
谁将是忠实的客?谁将不是呢?哪些消息对哪些客户细分有效?如何较大化客户的价值?如何将客户的价值火化?《数据挖掘技术:应用于市场营销、销售与客户关系管理(第3版)》提供了强大的工具,可以从上述和其他重要商业问题所在的公司数据库中提取它们的答案。自本书第1版问世以来,数据挖掘已经日益成为现代商业不可缺少的工具。在这个较新版本中,作者对每个章节都进行了大量的更新和修订,并且添加了几个新的章节。《数据挖掘技术:应用于市场营销、销售与客户关系管理(第3版)》保留了早期版本的重点,指导市场分析师、业务经理和数据挖掘专家利用数据挖掘方法和技术米解决重要的商业问题。在不牺牲准确度的前提下,为了简单起见,即使是复杂的主题,作者也进行了简洁明了的介绍,并尽量减少对技术术语或数学公式的使用。每个
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计算机与智能科学丛书:图数据挖掘·算法、安全与应用宣琦,阮中远,闵勇清华大学出版社(锦园好书)
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数据挖掘导论 陈封能、斯坦巴赫、库玛尔 著;范明、范宏建 译【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】 【正版】
《数据挖掘导论(完整版)》全面介绍了数据挖掘的理论和方法,旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。《数据挖掘导论(完整版)》涵盖五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都包含两章:前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术,后面一章较深入地讨论高级概念和算法。目的是使读者在透彻地理解数据挖掘基础的同时,还能了解更多重要的高级主题。此外,书中还提供了大量示例、图表和习题。 《数据挖掘导论(完整版)》适合作为相关专业高年级本科生和研究生数据挖掘课程的教材,同时也可作为数据挖掘研究和应用开发人员的参考书。
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InnoDB是MySQL数据库中最常用、最核心和最重要的存储引擎之一,它是为处理海量数据时仍能获得性能而设计的。它的CPU效率可能是任何其他基于磁盘的关系数据库引擎所不能匹敌的。MySQL与其他数据库的一个显著不同在于它特有的插件式存储引擎架构。InnoDB作为MySQL的存储引擎已经被Facebook、Yahoo等很多大公司所采用并工作在其核心数据库应用中,已经被证明是一种高性能、高并发性和高可用性的存储引擎。几乎所有涉及大数据量的MySQL数据库应用架构都会采用,也必须采用InnoDB存储引擎。因此,掌握InnoDB存储引擎就等于掌握了MySQL数据库的核心。无论是DBA。还是一般的应用开发人员,要设计和管理高性能、高可用的数据库系统,都需要理解和掌握数据库的体系结构和内部实现。对于所有MySQL用户而言,如果要真正用好MySQL,要让它地工作,就必须先地掌握InnoDBB。《MySQL
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数据挖掘:实用机器学习技术 [新西兰]威滕(Witten I.H.) 著 9787111172482 机械工业出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
《经典原版书库·数据挖掘:实用机器学习技术(英文版)(第2版)(新版)》对1999年的初版做了重大的改动。虽说核心概念没有变化,但本书进行了更新使其能反映过去5年里的变化,参考文献几乎翻了一番。新版的重要部分包括:30个新的技术章节;一个加强了的具有交互式界面的Weka机器学习工作平台;有关神经网络的完整信息,一个有关贝叶斯网络的新节;等等。 《经典原版书库·数据挖掘:实用机器学习技术(英文版)(第2版)(新版)》提供了机器学习概念的完整基础,此外还针对实际工作中应用相关工具和技术提出了一些建议,在本书中你将发现: ●成功数据挖掘技术的核心算法,包括历经考验的真实技术及前沿的方法。 ●转换输入或输出以改善性能的方法。 ●可下载的Weka软件,一个用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合,包括用于数据预处理、
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点云数据语义分割的理论与方法 张蕊,李广云 科学出版社 【正版图书书籍】
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