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《大数据挖掘与统计机器学习(第2版)/大数据分析统计应用丛书》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语言及Python语言实现。 《大数据挖掘与统计机器学习(第2版)/大数据分析统计应用丛书》的一个亮点是后一章给出的三个大数据案例,数据量均在10G左右。
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洞见数据价值:大数据挖掘要案纪实 毕马威中国大数据团队 9787302491804 清华大学出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
《洞见数据价值:大数据挖掘要案纪实》是国际知名咨询公司毕马威的大数据团队的集大成之作,内容丰富,观点新颖,贴近大众生活、工作与学习实际场景,内容不拘泥于技术阐释,通过寓教于乐的方式,以丰富翔实的案例来解析大数据挖掘,尽量通过常见的场景来阐述数据的价值与意义。第1章介绍大数据在银行业、征信业、审计、传统制造业、互联网行业、舆情监控、影视业、环保产业以及体育产业等多个领域的应用方案和前景。第2章重点介绍大数据分析在商业工作和营销推广中的作用。第3章介绍大数据挖掘过程中涉及的数据的前期准备工作,重点介绍数据准备工作的要点和诀窍。第4章结合业务、生活、娱乐,寓教于乐,介绍大数据的实际应用方式。附录部分介绍一位数据工作者的成长之路,向感兴趣的读者介绍从事数据工作应该具备的素质和掌握的技能。
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数理金融温建宁 译机械工业出版社9787111583790 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
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