书目信息

书名: 数据科学 
作者: 朱梅尔 芒特 著 ;于戈 鲍玉斌 王大玲
出版信息: 北京   机械工业出版社  2016
开本页数: 26cm  16, 321页
丛书名: 数据科学与工程技术丛书
单 册:
中图分类: TP27
科图分类:
主题词: 数据处理--shu ju chu li
电子资源:
ISBN: 978-7-111-52926-2
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306    @a由Manning Publications Co.通过Waterside Productions, Inc.授权出版
312    @a英文题名取自封面
314    @a尼娜·朱梅尔,现在是Win—Vector LLC的首席顾问。她曾是SRI International(SRI International是一个独立的非盈利研究机构)的科学家,及一家定价优化公司的首席科学家,并创办了一家合同研究公司。
314    @a约翰·芒特,现在是Win—Vector LLC的首席顾问。他曾是生物技术领域的计算科学家和股票交易算法的设计者,并且在Shopping.com领导一个研究团队。
320    @a有书目 (第297-298页)和索引
330    @a本书从实用的角度展现了数据科学的主要内容,并结合大量的实际项目案例,利用R语言讲解了数据项目的开发过程和关键技术。全书包括三个部分共11章的内容,主要介绍了数据科学项目的处理过程、选择合适的建模方法,也讨论了bagging算法、随机森林、广义加性模型、核和支持向量机等高级建模方法。此外,还讨论了文档编制和结果部署,以及如何向组织内不同的受众展现项目结果。
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    数据科学:理论、方法与R语言实践/(美) 尼娜·朱梅尔, 约翰·芒特著= Practical data science with R/Nina Zumel, John Mount/于戈, 鲍玉斌, 王大玲等译.-北京:机械工业出版社,2016
    16, 321页:图;26cm.-(数据科学与工程技术丛书)
    
    
    ISBN 978-7-111-52926-2:CNY69.00
    本书从实用的角度展现了数据科学的主要内容,并结合大量的实际项目案例,利用R语言讲解了数据项目的开发过程和关键技术。全书包括三个部分共11章的内容,主要介绍了数据科学项目的处理过程、选择合适的建模方法,也讨论了bagging算法、随机森林、广义加性模型、核和支持向量机等高级建模方法。此外,还讨论了文档编制和结果部署,以及如何向组织内不同的受众展现项目结果。
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