![数据挖掘中的集成方法：通过集成预测来提升精度 [美]Giovanni、Semi、John Eider 著；王攀、张健、杨](http://img3m4.ddimg.cn/86/10/11995936214-1_b_1765377023.jpg)
数据挖掘中的集成方法：通过集成预测来提升精度 [美]Giovanni、Semi、John Eider 著；王攀、张健、杨 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《数据挖掘中的集成方法：通过集成预测来提升精度》讨论基于决策树的集成，分析被视为当前现代集成算法高级性能的主要原因之一的正则化问题，描述集成方法领域近年来的两个发展——重要性采样（IS）和规则集成（RE），论述新数据信息集成在复杂性和更高精度方面的悖论等重要命题。《数据挖掘中的集成方法：通过集成预测来提升精度》面向前沿、文字简练、论述充分、可读性好。
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![写给大家看的大数据 [美]Judith、Alan、Fern、Marc 著；麦秆创智 译 9787115356130 人民](images/model/guan/url_none.png)
写给大家看的大数据 [美]Judith、Alan、Fern、Marc 著；麦秆创智 译 9787115356130 人民 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
大数据是当前信息科技领域最为炙手可热的话题之一。《写给大家看的大数据》简单而系统地介绍了大数据体系涉及的各方面知识，涵盖大数据的基本概念、大数据的技术基础、大数据管理、大数据分析、大数据在现实工作中如何实现和实施等关键内容，涉及大数据基础架构、大数据使用的数据库和分布式技术、对大数据进行基础分析和高级分析的特点及异同，以及企业如何应用大数据转变其商业运作模式等内容，能够对想要了解大数据全貌，或是想要使用大数据的企业和个人提供全面的知识内容和学习借鉴。 《写给大家看的大数据》语言生动，内容覆盖面广，理论结合实例，非常适合对大数据感兴趣的广大读者。对于从事与大数据相关工作的人员，本书也有很高的参考价值。
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大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理 [美]Anand、[美]Jeffrey David Ullman 著；王斌 译 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》源自作者在斯坦福大学教授多年的“Web挖掘”课程材料，主要关注大数据环境下数据挖掘的实际算法。书中分析了海量数据集数据挖掘常用的算法，介绍了目前Web应用的许多重要话题。主要内容包括： 分布式文件系统以及Map-Reduce工具； 相似性搜索； 数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法； 搜索引擎技术，如谷歌的PageRank； 频繁项集挖掘； 大规模高维数据集的聚类算法； Web应用中的关键问题：广告管理和推荐系统。
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MySQL数据库基础与应用教程:微课版 郎振红,曹志胜 清华大学出版社有限公司 新华书店正版书籍
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电子商务中的数据仓库技术 [美]因曼 著；张铭 译 机械工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书全面介绍了企业信息工厂（CIF）及其组成部分，并详细论述了结合企业现状，建设高效的电子商务基础设施的方法。主要内容包括企业信息工厂的概念、组成与建设方法，电子商务用户分析，电子商务数据模型构建、数据存储、性能管理及电子商务的应用等。 本书主要面向电子商务经营管理者，以及参与电子商务建设的业务人员与工程技术人员，也适于对电子商务技术与数据仓库技术感兴趣的其他读者阅读。 作者在以下方面提供了深入的指导： ●设计数据仓库体系结构以满足数据密集型Web站点的高性能要求； ●将Web数据与遗留数据库系统集成； ●采用合适的数据存储与归档技术，以合理的花费处理大量的数据； ●用于识别市场和销售机会的Web数据分析方法。
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《ORACLEDBA基础培训教程：从实践中学习OracleDBA》中尽可能地介绍那些工作中常用的和相对比较稳定的Oracle知识和技能。放下包袱！开动机器！一起来吧！让我们踏上轻松而快乐的Oracle之旅！学习Oracle很难么？不难！那为什么很多人学习起来很吃力，以至于半途而废呢？一个原因是很多书把Oracle写得过于复杂和繁琐，才能显示出书的“品味”，但是却违背了编书的目的，是为了让人看懂和学会。《ORACLEDBA基础培训教程：从实践中学习OracleDBA》就是一本浅显易懂的、轻松幽默的书，目的是让读者快速、快乐地学习Oracle。《ORACLEDBA基础培训教程：从实践中学习OracleDBA》是作者从二十多年曲折的IT工作经历中提炼出来的，是以一位Oracle从业人员的视角来介绍在实际工作中所需的Oracle知识和技能。
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现代计算机科学与技术教材系列：数据挖掘与教学建模 廖芹 著 国防工业出版社9787118066715 正版图书,下单速发,可开发票
《数据挖掘与教学建模》以国际数据挖掘标准流程（GRISP-DM）为依据，以企业管理面临的现实问题为应用案例，由浅入深介绍数据挖掘方法及其解决问题过程的数据理解、数据处理、数据分析、数学建模、模型结果评估等内容，并引人应用广泛的数据挖掘Clementine软件辅助问题案例的解决，使读者不仅可以集中地学习数据挖据的主要理论方法，而且可以了解基于数据挖掘的数学建模过程，可以学习应用软件辅助解决问题的操作方法。 《数据挖掘与教学建模》把理论、案例、建模、软件辅助结合一体统一叙述，简述理论，突出应用，详细分析，展示过程，既考虑高校学生的学习需要，分本科生与研究生学习层次，又考虑企业管理者的应用与实践需要。 《数据挖掘与教学建模》可作为数据挖掘理论与技术的教学、实践、应用和提高的教科书或参考书。适合高
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