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• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 大数据挖掘与应用 |A Da Shu Ju Wa Jue Yu Ying Yong |f 王振武著

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2017.06

• 215 __ |a 388页 |d 26cm

• 225 2_ |a 大数据技术与应用专业规划教材 |A Da Shu Ju Ji Shu Yu Ying Yong Zhuan Ye Gui Hua Jiao Cai

• 330 __ |a 本书对大数据挖掘与应用的基本算法进行了系统的介绍，每种算法不仅包括对算法基本原理的介绍，而且配有大量的例题以及基于阿里云数加平台的演示，这种理论与实践相结合的方式极大地方便了读者对抽象的数据挖掘算法的理解和掌握。本书共17章，内容覆盖了数据预处理、关联规则挖掘算法、分类算法和聚类算法及常见的数据挖掘应用，具体章节包括大数据简介、数据预处理技术、关联规则挖掘、逻辑回归方法、KNN算法、朴素贝叶斯分类算法、随机森林分类算法、支持向量机、人工神经网络算法、决策树分类算法、Kmeans聚类算法、K中心点聚类算法、自组织神经网络聚类算法、DBSCAN聚类算法以及社交网络分析方法及应用、文本分析方法及应用和推荐系统方法及应用等内容。本书可作为高等院校数据挖掘课程的教材，也可作为从事数据挖掘工作及其他相关工程技术工作的人员的参考书。

• 333 __ |a 信息科技技术类专业（本科院校）

• 410 _0 |1 2001 |a 大数据技术与应用专业规划教材

• 606 __ |a 数据处理 |A Shu Ju Chu Li

• 690 __ |a TP274 |v 5

• 701 _0 |a 王振武 |A Wang Zhen Wu |4 著

• 801 _0 |a CN |b 江苏新华 |c 20170518

• 905 __ |a WXCSXY |d TP274/259