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题名/责任者:

统计挖掘与机器学习:大数据预测建模和分析技术/(美) 布鲁斯·拉特纳著 郑磊 ... [等] 译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021.9

ISBN及定价:

978-7-111-68994-2/CNY149.00

载体形态项:

xxi, 523页:图;26cm

统一题名:

Statistical and machine-learning data mining : techniques for better predictive modeling and analysis of big data

其它题名:

大数据预测建模和分析技术

丛编项:

数据科学与工程技术丛书

个人责任者:

拉特纳 (Ratner, Bruce) 著

个人次要责任者:

郑磊 译

个人次要责任者:

刘子未 译

学科主题:

数据处理

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP274

中图法分类号:

TP181

题名责任附注:

题名页题: 郑磊, 刘子未, 石仁达, 郑扬洋译

版本附注:

译自原书第3版

出版发行附注:

本书原版由Taylor & Francis出版集团旗下CRC出版公司出版, 并经授权翻译出版 本书中文简体字翻译版授权由机械工业出版社独家出版并仅限在中华人民共和国境内 (不包括香港、澳门特别行政区及台湾地区) 销售

责任者附注:

布鲁斯·拉特纳 (Bruce Ratner), 统计分析师, DM STAT-1咨询公司的总裁和创始人。郑磊, 博士, 国际新经济研究院数字经济研究中心主任, 香港中文大学 (深圳) 高等金融研究院客座教授, 为哈工大、南方科技大学讲授金融科技、行为金融、创业资本等。刘子未, 科隆大学金融数学与工商管理学士。德国易能科技首席执行官, 易能资本创始合伙人。

提要文摘附注:

本书创造性地汇编了数据挖掘技术, 将统计数据挖掘和机器学习数据挖掘进行了区分, 对经典和现代统计方法框架进行了扩展, 以用于预测建模和大数据分析。本书为数据挖掘领域新晋的数据科学家所面临的共同问题提供了适当的解决方案, 并侧重于数据科学家的需求, 提供了实用且强大、简单而富有洞察力的量化技术。本书在第2版的基础上新增了13章, 内容涵盖数据科学发展历程、市场份额估算、无抽样调研数据预测钱包份额、潜在市场细分、利用缺失数据构建统计回归模型、十分位分析评估数据的预测能力, 以及一个无须精通自然语言处理就能使用的文本挖掘工具。

使用对象附注:

本书适合数据挖掘从业者以及对机器学习数据挖掘感兴趣的人阅读

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