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本书分为5个部分，共18章，较为全面地介绍了机器学习的基本概念，并讨论了数据挖掘和知识发现中的有关问题及多策略学习方法，具体地阐述了机器学习与数据挖掘在工程设计，文本、图像和音乐，网页分析、计算机病毒和计算机控制，医疗诊断、生物医疗信号分析和水质分析中的生物信号处理等方面的应用…

3.根据数据科学近几年的发展，新增了关于深度学习、统计学和自然语言处理等主题，让图书内容与时俱进。 学到一堂Python速成课。 学习线性代数、统计学和概率论的基础知识，并能将其灵活地用于数据科学项目。 掌握如何获取、探索、清洗、处理和调整数据。 深入理解机器学习概念，尤其是深…

《数据挖掘：概念与技术（原书第3版）》完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和全新研究进展。本书对前两版做了全面修订，加强和重新组织了全书的技术内容，重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容，还全面讲述了OLAP和离群点检测，并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重…

数据挖掘已经广泛应用于各行各业,并催生了数据分析师的兴起。本书结合项目实践，首先对数据挖掘的核心问题进行了总结，并以保险推荐为例说明数据挖掘过程中每个步骤需要关注之处； 然后，结合香水销售分析，讨论可视化图形的基本应用。为增强本书的实用性，提高读者的动手能力，后续章节详细地分析…

《数据挖掘：概念与技术（原书第3版）》完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和全新研究进展。本书对前两版做了全面修订，加强和重新组织了全书的技术内容，重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容，还全面讲述了OLAP和离群点检测，并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重…

作为一本教科书，本书全面讲述了数据挖掘的概念、模型、方法和算法。本书共包括13章和2个附录，全面、详细地讲述了从数据挖掘的基本概念到数据挖掘的整个过程，以及数据挖掘工具及其典型应用领域。本书编写严谨、内容、结构合理、科学规范、语言流畅，特别适合作为高等院校数据挖掘课程的教科书，…

《数据库系统概论（第5版）》dy 版于1983年出版，至今已修订至第5版。第5版被列入“十二五”普通高等教育本科guo家规划教材。相应课程于2004年被评为北京市精品课程，2005年被评为guo家精品课程，2014年被批准为guo家精品资源共享课。 《数据库系统概论（第5版）》…

八年前，“数学之美”系列文章原刊载于谷歌黑板报，获得上百万次点击，得到读者高度评价。读者说，读了“数学之美”，才发现大学时学的数学知识，比如马尔可夫链、矩阵计算，甚至余弦函数原来都如此亲切，并且栩栩如生，才发现自然语言和信息处理这么有趣。 在纸本书的创作中，作者几乎把所有文章都…

随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载（information overload）的时代 。在这个时代，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到了很大的挑战：对于信息消费者，从大量信息中找到自己感兴趣的信息是一件非常困难的事情；对于信息生产者，让自己生产…