MARC状态：订购 文献类型：中文图书 浏览次数：3
- 题名/责任者:
- 大数据挖掘与统计机器学习/吕晓玲，宋捷编著
- 版本说明:
- 3版
- 出版发行项:
- 北京:中国人民大学出版社,2024
- ISBN及定价:
- 978-7-300-32689-4/CNY59.00
- 载体形态项:
- 267页:图;26cm
- 个人责任者:
- 吕晓玲 编著
- 个人责任者:
- 宋捷 编著
- 学科主题:
- 数据处理-研究生-教材
- 学科主题:
- 机器学习-研究生-教材
- 中图法分类号:
- TP274
- 中图法分类号:
- TP181
- 一般附注:
- 新编21世纪研究生系列教材 应用统计硕士(MAS)
- 提要文摘附注:
- 本书介绍了大数据挖掘与统计机器学习领域中最常用的模型和算法，包括最基础的线性回归与分类方法，以及模型评价与选择的概念和方法，进而介绍了非线性回归与分类方法(包括决策树与组合方法、支持向量机、神经网络以及在此基础上发展的深度学习方法)。此外，介绍了无监督学习中的聚类方法，并给出了一个大数据分析的实例。除了方法的理论讲解之外，我们还给出了每种方法的Python实现。
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