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数据挖掘-实用机器学习技术(中文第二版) pdf 评分:

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cd_xyg 不值这个分,不值这个分
2019-01-30
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lwhat007 挺好的 可以使用
2018-12-19
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sxlworld 好书,最后还是买了纸质版的
2018-07-31
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lvxianling 感谢楼主分享。
2018-03-15
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z32109571 还是理论太深了
2018-01-19
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实用机器学习.孙亮(带详细书签).pdf

大数据时代为机器学习的应用提供了广阔的空间,各行各业涉及数据分析的工作都需要使用机器学习算法。本书围绕实际数据分析的流程展开,着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发,介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。在介绍每种机器学习算法模型时,书中不但阐述基本原理,而且讨论模型的评价与选择。为方便读者学习各种算法,本书介绍了R语言中相应的软件包并给出了示例程序。 本书的一大特色就是贴近工程实践。首先,本书仅侧重介绍当前工业界常用的机器学习算法,而不追求知识内容的覆盖面;其次,本书在介绍每类机器学习算法时,力求通俗易懂地阐述算法思想,而不追求

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数据挖掘-实用机器学习技术(中文第二版)

数据挖掘-实用机器学习技术(中文第二版)完整中文版 讲解清晰 案例易懂入门进阶必备!

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数据挖掘 实用机器学习工具与技术 第3版 中英文版 高清完整 pdf下载

数据挖掘:实用机器学习工具与技术(原书第3版)中英文版 共两本 作者: Ian H.Witten / Eibe Frank 出版社: 机械工业出版社 原作名: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Third Edition 译者: 李川 / 张永辉 出版年: 2014-5-1 页数: 480 装帧: 平装 丛书: 计算机科学丛书 ISBN: 9787111453819

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数据挖掘:实用机器学习工具与技术 原书第3版 中英文

数据挖掘:实用机器学习工具与技术 原书第3版,经典书籍

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实用机器学习

大数据时代为机器学习的应用提供了广阔的空间,各行各业涉及数据分析的工作都需要使用机器学习算法。本书围绕实际数据分析的流程展开,着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发,介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。在介绍每种机器学习算法模型时,书中不但阐述基本原理,而且讨论模型的评价与选择。为方便读者学习各种算法,本书介绍了R语言中相应的软件包并给出了示例程序。, 本书的最大特色就是贴近工程实践。首先,本书仅侧重介绍当前工业界最常用的机器学习算法,而不追求知识内容的覆盖面;其次,本书在介绍每类机器学习算法时,力求通俗易懂地阐述算法思想,而不

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数据挖掘实用机器学习+英文第2版.pdf 经典好书

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机器学习:实用案例解析 中文完整pdf扫描版[35MB],解压pdf

机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域,近年来,机器学习不但在计算机科学的众多领域中大显身手,而且成为一些交叉学科的重要支撑技术。 全书案例既有分类问题,也有回归问题;既包含监督学习,也涵盖无监督学习。本书讨论的案例从分类讲到回归,然后讨论了聚类、降维、最优化问题等。这些案例包括分类:垃圾邮件识别,排序:智能收件箱,回归模型:预测网页访问量,正则化:文本回归,最优化:密码破解,无监督学习:构建股票市场指数,空间相似度:用投票记录对美国参议员聚类,推荐系统:给用户推荐R语言包,社交网络分析:在Twitter上感兴趣的人,模型比较:给你的问题找到最佳算法。各章对原理的叙述力求概念

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数据挖掘-实用机器学习技术(中文第二版).pdf

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大数据时代应用机器学习方法解决数据挖掘问题的实用指南。, 洞察隐匿于大数据中的结构模式,有效指导数据挖掘实践和商业应用。, weka系统的主要开发者将丰富的研发、商业应用和教学实践的经验和技术融会贯通。, 广泛覆盖在数据挖掘实践中采用的算法和机器学习技术,着眼于解决实际问题, 避免过分要求理论基础和数学知识,重点在于告诉读者“如何去做”,同时包括许多算法、代码以及具体实例的实现。, 将所有的概念都建立在具体实例的基础之上,促使读者首先考虑使用简单的技术。如果简单的技术不足以解决问题,再考虑提升到更为复杂的高级技术。, 新版增加了大量近年来最新涌现的数据挖掘算法和诸如Web数据挖掘等新领域的介绍

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数据挖掘 实用机器学习工具与技术 第四版 Data Mining Fourth Edition 2017

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机器学习〔中文版〕pdf (美)米歇尔 著;曾华军等译

机器学习〔中文版〕(美)米歇尔 著;曾华军等译 机械工业出版社 ,2003,1 书名原文:Machine Learning ISBN:7-111-10993-7

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