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• 200 1_ |a 数据挖掘算法实践与案例详解 |b 专著 |f 丁兆云等著

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2024.07

• 215 __ |a 174页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 数据科学与工程技术丛书

• 314 __ |a 丁兆云，国防科技大学博士毕业后留校任教至今，长期教授数据挖掘课程，负责国防科技大学系统工程学院“数据挖掘”专业方向考博命题工作，主持湖南省教改课题1项、国防科技大学教改课题1项、发表教学论文3篇。

• 330 __ |a 本书从实践的角度，以案例为牵引，介绍了数据挖掘的流程、常用的模型和算法等，并给出代码实现。内容包括数据挖掘的定义和分类、数据分类、特征选择、数据清洗、数据转换、数据降维、不平衡数据分类、回归分析、聚类、Apriori算法、KNN分类、支持向量机、神经网络分类、集成学习，并给出多个综合案例，帮助读者掌握数据挖掘技术。

• 333 __ |a 本书适合作为高校数据挖掘相关课程的教材或实践教材，也适合作为大数据、人工智能相关技术人员的参考书

• 606 0_ |a 数据采集

• 690 __ |a TP274 |v 5

• 701 _0 |a 丁兆云 |4 著

• 801 _0 |a CN |b 人天书店 |c 20240703

• 901 __ |a 机械工业出版社

• 902 __ |a Rt1133-1173

• 962 __ |a 75214400 |x b2e5a0afc47493b814c59e2648b954

• 997 __ |a 可供