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@a数据挖掘与知识发现@Ashu ju wa jue yu zhi shi fa xian@d= Data mining and knowledge discovery@f李雄飞, 董元方, 李军编著@zeng
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@a普通高等教育“十一五”国家级规划教材
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@a李雄飞, 吉林大学教授, 计算机软件与理论专业博士生导师。主要研究兴趣为人工智能与大数据技术。
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@a有书目 (第370-373页)
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@a本书全面系统地介绍数据挖掘与知识发现领域的基本原理、研究方法、部分产品和工业标准。全书共15章。第1章介绍数据分析技术的发展历程, KDD与数据挖掘的概念、对象、过程、方法、相关领域和应用范围。第2章介绍关联规则基本模型和Apriori等经典算法。第3章在介绍聚类概念的基础上, 讨论包括划分、层次、密度等聚类方法。第4章介绍ID3、CART等决策树算法。第5章介绍图方法实现贝叶斯分类。第6章介绍VC维、支持向量机。第7章介绍人工神经网络。第8章介绍近期热点技术一深度学习。第9章介绍不平衡数据学习。第10章讨论过拟合、模型选择、模型评估等内容。第11、12章是不确定性、模糊性方法, 分别介绍粗糙集和模糊集。第13章是Web挖掘, 介绍Web链接分析、推荐系统和社交网络挖掘。第14章介绍数据预处理和可视化技术。第15章介绍数据挖掘工具与产品。随书同时提供配套的教学视频、PPT、参考答案等辅助教学资源。
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@aCDNYKJZYXY@b300632919-21@dTP27@e241@f3
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| 数据挖掘与知识发现= Data mining and knowledge discovery/李雄飞, 董元方, 李军编著.-第3版.-北京：高等教育出版社，2020.6 |
| 373页：图；24cm |
| 普通高等教育“十一五”国家级规划教材 |
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| ISBN 978-7-04-053465-8：CNY43.00 |
| 本书全面系统地介绍数据挖掘与知识发现领域的基本原理、研究方法、部分产品和工业标准。全书共15章。第1章介绍数据分析技术的发展历程, KDD与数据挖掘的概念、对象、过程、方法、相关领域和应用范围。第2章介绍关联规则基本模型和Apriori等经典算法。第3章在介绍聚类概念的基础上, 讨论包括划分、层次、密度等聚类方法。第4章介绍ID3、CART等决策树算法。第5章介绍图方法实现贝叶斯分类。第6章介绍VC维、支持向量机。第7章介绍人工神经网络。第8章介绍近期热点技术一深度学习。第9章介绍不平衡数据学习。第10章讨论过拟合、模型选择、模型评估等内容。第11、12章是不确定性、模糊性方法, 分别介绍粗糙集和模糊集。第13章是Web挖掘, 介绍Web链接分析、推荐系统和社交网络挖掘。第14章介绍数据预处理和可视化技术。第15章介绍数据挖掘工具与产品。随书同时提供配套的教学视频、PPT、参考答案等辅助教学资源。 |
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正题名：数据挖掘与知识发现
索取号：TP27/241
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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632919
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300632919
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[索取号:TP27/241]
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[索取号:TP27/241]
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流通五库四楼/
[索取号:TP27/241]
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