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• 010 __ |a 978-7-115-55669-1 |d CNY129.00

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• 200 1_ |a 斯坦福数据挖掘教程 |A si tan fu shu ju wa jue jiao cheng |f (美) 尤雷·莱斯科夫, 阿南德·拉贾拉曼, 杰弗里·大卫·厄尔曼著 |d = Mining of massive datasets |f Jure Leskovec, Anand Rajaraman, Jeffrey David Ullman |g 王斌, 王达侃译 |z eng

• 205 __ |a 第3版

• 210 __ |a 北京 |c 人民邮电出版社 |d 2021.4

• 215 __ |a xvi, 436页 |c 图 |d 24cm

• 225 2_ |a 图灵程序设计丛书 |A tu ling cheng xu she ji cong shu

• 314 __ |a 尤雷·莱斯科夫 (Jure Leskovec), Pinterest公司首席科学家, 斯坦福大学计算机科学系副教授, 研究方向为大型社交和信息网络的数据挖掘。阿南德·拉贾拉曼 (Anand Rajaraman), 数据库和Web技术领域领军者, 硅谷连续创业者和风险投资人, 斯坦福大学计算机科学系助理教授。杰弗里·大卫·厄尔曼 (Jeffrey David Ullman), 计算机科学家, 美国国家工程院院士, 2020年图灵奖得主。王斌, 博士, 小米AI实验室主任, NLP首席科学家。中国中文信息学会理事, 《中文信息学报》编委。加入小米公司之前, 是中科院研究员、博导及中科院大学教授。王达侃, 优刻得AI部门负责人, 曾任WeWork Research& AppliedScience中国区负责人, 并曾在Linkedln、Twitter和微软亚洲研究院负责AI以及大数据方向的研发工作。

• 320 __ |a 有书目

• 330 __ |a 本书由斯坦福大学“Web挖掘”课程的内容总结而成, 主要关注极大规模数据的挖掘。书中包括分布式文件系统、相似性搜索、搜索引擎技术、频繁项集挖掘、聚类算法、广告管理及推荐系统、社会网络图挖掘和大规模机器学习等主要内容。第3版新增了决策树、神经网络和深度学习等内容。几乎每节都有对应的习题, 以此来巩固所讲解的内容。读者还可以从网上获取相关拓展资料。

• 333 __ |a 本书适合作为本科生、研究生数据挖掘课程的教材, 也适合对数据挖掘感兴趣的技术人员阅读

• 410 _0 |1 2001 |a 图灵程序设计丛书

• 510 1_ |a Mining of massive datasets |z eng

• 606 0_ |a 数据采集 |A shu ju cai ji |j 教材

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |j 教材

• 690 __ |a TP274 |v 5

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _1 |a 莱斯科夫 |A lai si ke fu |g (Leskovec, Jure) |4 著

• 701 _1 |a 拉贾拉曼 |A la jia la man |g (Rajaraman, Anand) |4 著

• 701 _1 |a 厄尔曼 |A e er man |g (Ullman, Jeffrey David) |4 著

• 702 _0 |a 王斌 |A wang bin |4 译

• 702 _0 |a 王达侃 |A wang da kan |4 译

• 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20210429

• 905 __ |a GDPTC |d TP274/381=3