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• 200 1_ |a 大数据挖掘与统计机器学习 |A da shu ju wa jue yu tong ji ji qi xue xi |b 专著 |d Big data mining and statistical machine learning |f 吕晓玲，宋捷编著 |z eng

• 205 __ |a 3版

• 210 __ |a 北京 |c 中国人民大学出版社 |d 2024

• 215 __ |a 267页 |c 图 |d 26cm

• 300 __ |a 新编21世纪研究生系列教材 应用统计硕士(MAS)

• 330 __ |a 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。

• 510 1_ |a Big data mining and statistical machine learning |z eng

• 606 0_ |a 数据处理 |x 研究生 |j 教材

• 606 0_ |a 机器学习 |x 研究生 |j 教材

• 690 __ |a TP274 |v 5

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 吕晓玲 |A lv xiao ling |4 编著

• 701 _0 |a 宋捷 |A song jie |4 编著

• 801 _2 |a CN |b 58marc.cn |c 20240824