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• 010 __ |a 978-7-111-68994-2 |d CNY149.00

• 100 __ |a 20211010d2021 em y0chiy50 ea

• 101 1_ |a chi |c eng

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• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 统计挖掘与机器学习 |A tong ji wa jue yu ji qi xue xi |e 大数据预测建模和分析技术 |f (美) 布鲁斯·拉特纳著 |d = Statistical and machine-learning data mining |e techniques for better predictive modeling and analysis of big data |f Bruce Ratner |g 郑磊 ... [等] 译 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2021.9

• 215 __ |a xxi, 523页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 数据科学与工程技术丛书 |A shu ju ke xue yu gong cheng ji shu cong shu

• 304 __ |a 题名页题: 郑磊, 刘子未, 石仁达, 郑扬洋译

• 305 __ |a 译自原书第3版

• 306 __ |a 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

• 314 __ |a 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。

• 330 __ |a 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。

• 333 __ |a 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

• 410 _0 |1 2001 |a 数据科学与工程技术丛书

• 500 10 |a Statistical and machine-learning data mining : techniques for better predictive modeling and analysis of big data |A Statistical and machine-learning data mining : techniques for better predictive modeling and analysis of big data |m Chinese

• 517 1_ |a 大数据预测建模和分析技术 |A da shu ju yu ce jian mo he fen xi ji shu

• 606 0_ |a 数据处理 |A shu ju chu li

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi

• 690 __ |a TP274 |v 5

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _1 |a 拉特纳 |A la te na |g (Ratner, Bruce) |4 著

• 702 _0 |a 郑磊 |A zheng lei |4 译

• 702 _0 |a 刘子未 |A liu zi wei |4 译

• 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20211010

• 905 __ |a GDPTC |d TP274/400