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大数据挖掘实验教程赵志升梁俊花/主编北京师范大学出版社 9787303260997

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江西南昌

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作者赵志升梁俊花/主编

出版社北京师范大学出版社

ISBN9787303260997

出版时间2020-08

装帧线装

页数320页

货号4474963

上书时间2024-03-21

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商品详情

品相描述：八五品

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书名：大数据挖掘实验教程
编号：4474963
ISBN：9787303260997[十位:]
作者：赵志升梁俊花/主编
出版社：北京师范大学出版社
出版日期：2020年08月
页数：320
定价：49.80 元
参考重量：0.500Kg
-------------------------

新旧程度：6-9成新左右，不影响阅读，详细情况请咨询店主
如图书附带、磁带、学习卡等请咨询店主是否齐全

* 图书目录 *

第1章实验工具的选择1 11实验工具选择1 12R语言3 13Python语言15 第2章数据的准备34 21数据采集34 22数据抽样51 23数据质量分析55 第3章数据预处理方法77 31数据清洗77 32数据集成85 33数据变换90 34数据规约97 35数据降维106 第4章回归方法110 41多元线性回归110 42逻辑回归120 43线性判别分析126 第5章分类方法131 51K近邻分类131 52贝叶斯分类139 53神经网络146 54决策树153 55随机森林160 56支持向量机164 57分类的评价175 第6章关联规则192 61关联规则概要192 62Apriori算法193 63FPGrowth算法200 第7章聚类分析207 71聚类方法概要207 72Kmeans聚类算法209 73K中心点聚类算法216 74密度聚类算法220 75层次聚类算法225 76期望*大化聚类算法228 77神经网络聚类算法232 78模糊C均值聚类算法235 79高斯混合聚类算法238 第8章预测方法241 81预测方法概要241 82灰色预测241 83马尔科夫预测247 第9章离群点诊断251 91单变量的离群点诊断251 92基于回归的离群点诊断 254 93基于聚类的离群点诊断 259 94局部离群点因子检测263 第10章时间序列分析方法267 101季节指数预测法267 102解读自回归时间序列模型 272 103时间序列分解280 第11章综合案例286 111员工离职预测分析286 112北京二手房房价分析299

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