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Python算法教程

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出版社直销 码农新选择

作者:[挪威]赫特兰(Magnus Lie Hetland)

出版社:人民邮电出版社 ISBN: 9787115404831

参考价 69
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Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言,其应用领域非常广泛,包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算以及推荐系统构建等。 本书用Python语言来讲解算法的分析和设计。本书主要关注经典的算法,但同时会为读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础。全书共11章。分别介绍了树、图、计数问题、归纳递归、遍历、分解合并、贪心算法、复杂依赖、Dijkstra算法、匹配切割问题以及困难问题及其稀释等内容。本书在每一章结束的时候均有练习题和参考资料,这为读者的自我检查以及进一步学习提供了较多的便利。在全书的结尾,给出了练习题的提示,方便读者进行查漏补缺。 本书概念和知识点讲解清晰,语言简洁。本书适合对Python算法感兴趣的初中级用户阅读和自学,也适合高等院校的计算机系学生作为参考教材来阅读。

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数据仓库PDF 评分:

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2018-11-12大小:5.14MB
数据仓库(原书中文第四版)(高清版pdf)

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第1章 决策支持系统的发展 1.1 演化 1.2 自然演化式体系结构的问题 1.3 开发生命周期 1.4 硬件利用模式 1.5 为重建工程创造条件 1.6 监控数据仓库环境 1.7 小结 第2章 数据仓库环境 2.1 数据仓库的结构 2.2 面向主题 2.3 第1天到第n天的现象 2.4 粒度 2.5 探查与数据挖掘 2.6 活样本数据库 2.7 分区设计方法 2.8 数据仓库中的数据组织 2.9 审计与数据仓库 2.10 数据的同构/异构 2.11 数据仓库中的数据清理 2.12 报表与体系结构化环境 2.13 各种环境中的操作型窗口 2.14 数据仓库中的错误数据 2.15 小结 第3章

数据仓库(中文原书第四版)

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数据仓库(Building the Data Warehouse)(美:William H.Inmon 著) 数据仓库、数据挖掘教材:数据仓库(pdf中文版)(美William H.Inmon) 本书论述在设计和建造数据仓库中涉及的所有主要问题,论述分析型环境(决策支持系统环境)以及在这种环境中的数据构造。主要内容包括数据仓库的设计与建造步骤,传统系统到数据仓库的迁移,数据仓库的数据粒度、数据分割、元数据管理、外部数据与非结构化数据,分布式数据仓库、高级管理人员信息系统和数据仓库的设计评审等。 本书主要是面向数据仓库的设计、开发和管理人员,以及构造和使用现代信息系统的人员,也适于信息处理方面的

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目录 译者序 审、译者简介 前言 第1章 决策支持系统的发展 1 1.1 演化 1 1.2 直接存取存储设备的产生 2 1.3 个人计算机/第四代编程语言技术 3 1.4 进入抽取程序 3 1.5 蜘蛛网 4 1.6 自然演化体系结构的问题 5 1.6.1 数据缺乏可信性 5 1.6.2 生产率问题 8 1.6.3 从数据到信息 10 1.6.4 方法的变迁 11 1.7 体系结构设计环境 12 1.7.1 体系结构设计环境的层次 13 1.7.2 集成 14 1.8 用户是谁 15 1.9 开发生命周期 15 1.10 硬件

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《Web数据挖掘》旨在讲述这些任务以及它们的核心挖掘算法;尽可能涵盖每个话题的广泛内容,给出足够多的细节,以便读者无须借助额外的阅读,即可获得相对完整的关于算法和技术的知识。其中结构化数据的抽取、信息整合、观点挖掘和Web使用挖掘等4章是《Web数据挖掘》的特色,这些内容在已有书籍中没有提及,但它们在Web数据挖掘中却占有非常重要的地位。当然,传统的Web挖掘主题,如搜索、页面爬取和资源探索以及链接分析在书中也作了详细描述。

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第1章 决策支持系统的发展 1.1 演化 1.2 自然演化式体系结构的问题 1.3 开发生命周期 1.4 硬件利用模式 1.5 为重建工程创造条件 1.6 监控数据仓库环境 1.7 小结 第2章 数据仓库环境 2.1 数据仓库的结构 2.2 面向主题 2.3 第1天到第n天的现象 2.4 粒度 2.5 探查与数据挖掘 2.6 活样本数据库 2.7 分区设计方法 2.8 数据仓库中的数据组织 2.9 审计与数据仓库 2.10 数据的同构/异构 2.11 数据仓库中的数据清理 2.12 报表与体系结构化环境 2.13 各种环境中的操作型窗口 2.14 数据仓库中的错误数据 2.15 小结 第3章

数据仓库设计(PDF)

本书论述在设计和建造数据仓库中涉及的所有主要问题,论述分析型环境(决策支持系统环境)以及在这种环境中的数据构造。主要内容包括数据仓库的设计与建造步骤,传统系统到数据仓库的迁移,数据仓库的数据粒度、数据分割、元数据管理、外部数据与非结构化数据,分布式数据仓库、高级管理人员信息系统和数据仓库的设计评审等。 本书主要是面向数据仓库的设计、开发和管理人员,以及构造和使用现代信息系统的人员,也适于信息处理方面的高校师生和从事传统数据库系统技术工作的人阅读。

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数据仓库中文版教材,初学者福音。 ------------------ 目录 译者序 审、译者简介 前言 第1章 决策支持系统的发展 1 1.1 演化 1 1.2 直接存取存储设备的产生 2 1.3 个人计算机/第四代编程语言技术 3 1.4 进入抽取程序 3 1.5 蜘蛛网 4 1.6 自然演化体系结构的问题 5 1.6.1 数据缺乏可信性 5 1.6.2 生产率问题 8 1.6.3 从数据到信息 10 1.6.4 方法的变迁 11 1.7 体系结构设计环境 12 1.7.1 体系结构设计环境的层次 13 1.7.2 集成 14 1.8

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目录 译者序 审、译者简介 前言 第1章 决策支持系统的发展 1 1.1 演化 1 1.2 直接存取存储设备的产生 2 1.3 个人计算机/第四代编程语言技术 3 1.4 进入抽取程序 3 1.5 蜘蛛网 4 1.6 自然演化体系结构的问题 5 1.6.1 数据缺乏可信性 5 1.6.2 生产率问题 8 1.6.3 从数据到信息 10 1.6.4 方法的变迁 11 1.7 体系结构设计环境 12 1.7.1 体系结构设计环境的层次 13 1.7.2 集成 14 1.8 用户是谁 15 1.9 开发生命周期 15 1.10 硬件

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第1章 决策支持系统的发展,第2章 数据仓库环境,第3章 设计数据仓库,第4章 数据仓库中的粒度,第5章 数据仓库和技术。。。

数据仓库与数据挖掘实践[PDF][高清扫描版][带目录]

PDF工具书,数据仓库和数据挖掘实践,介绍了数据仓库的建库理论和数据挖掘的基本理论和算法

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目前,数据仓库一词尚没有一个统一的定义,著名的数据仓库专家W.H.Inmon在其 著作《Building the Data Warehouse》一书中给予如下描述:数据仓库(Data Warehouse) 是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的 (Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。 对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理解,首先,数据仓库用于支持决策,面 向分析型数据处理,它不同于企业现有的操作型数据库;其次,数据仓库是对多个异构 的数据源有效集成,集成后按照主题进行了重

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比较全面的介绍了数据仓库相关的术语和概念等。。。。。。

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目录 译者序 审、译者简介 前言 第1章 决策支持系统的发展 1 1.1 演化 1 1.2 直接存取存储设备的产生 2 1.3 个人计算机/第四代编程语言技术 3 1.4 进入抽取程序 3 1.5 蜘蛛网 4 1.6 自然演化体系结构的问题 5 1.6.1 数据缺乏可信性 5 1.6.2 生产率问题 8 1.6.3 从数据到信息 10 1.6.4 方法的变迁 11 1.7 体系结构设计环境 12 1.7.1 体系结构设计环境的层次 13 1.7.2 集成 14 1.8 用户是谁 15 1.9 开发生命周期 15 1.10 硬件