MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：18
- 题名/责任者:
- 大数据挖掘与统计机器学习/吕晓玲，宋捷主编
- 版本说明:
- 2版
- 出版发行项:
- 北京:中国人民大学出版社,2019
- ISBN及定价:
- 978-7-300-26406-6/CNY42.00
- 载体形态项:
- 332页:图;26cm
- 丛编项:
- 大数据分析统计应用丛书
- 个人责任者:
- 吕晓玲 主编
- 个人责任者:
- 宋捷 主编
- 学科主题:
- 数据处理
- 学科主题:
- 机器学习
- 中图法分类号:
- TP274
- 中图法分类号:
- TP181
- 提要文摘附注:
- 本书介绍数据挖掘与统计机器学习领域最常用的模型和算法，包括最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）。最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。
- 使用对象附注:
- 本书适用于数据处理人员
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