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题名:
R语言机器学习
    
 
作者: 巴利 , 撒卡尔 著 ;李洪成 , 潘文捷 译
分册:  
出版信息: 北京   机械工业出版社  2017.06
页数: 13,223页
开本: 24cm
丛书名: 数据分析与决策技术丛书
单 册:
中图分类: TP312R
科图分类:
主题词: 程序语言--程序设计
电子资源:
ISBN: 978-7-111-56590-1
 
 
 
 
 
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330    @a本书共8章。第1章介绍R及其相关的基础知识,并简单介绍了机器学习的概念。第2章深入研究机器学习,介绍各种类型的学习算法,以及一些现实世界的案例。第3章使用市场购物篮分析和关联规则挖掘进行电子商务产品推荐、预测和模式分析。第4章分析不同用户对电子商务产品的评论和评级,使用算法和技术(例如用户协同过滤器)设计一个推荐系统。第5章将机器学习应用于信用风险检测和预测中。第6章使用多种机器学习算法检测和预测哪些客户具有潜在信用风险,介绍了多种有监督学习算法并比较它们的性能。第7章介绍社交媒体和通过Twitter API收集数据的过程。第8章根据Twitter API的知识建立一个项目,基于该项目分析推文中的情感。
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    R语言机器学习=R machine learning by example:实用案例分析/(印)拉格哈夫·巴利(Raghav Bali),(印)迪潘简·撒卡尔(Dipanjan Sarkar)著/李洪成,潘文捷译.-北京:机械工业出版社,2017.06
    13,223页:图;24cm.-(数据分析与决策技术丛书)
    
    
    ISBN 978-7-111-56590-1:CNY59.00
    本书共8章。第1章介绍R及其相关的基础知识,并简单介绍了机器学习的概念。第2章深入研究机器学习,介绍各种类型的学习算法,以及一些现实世界的案例。第3章使用市场购物篮分析和关联规则挖掘进行电子商务产品推荐、预测和模式分析。第4章分析不同用户对电子商务产品的评论和评级,使用算法和技术(例如用户协同过滤器)设计一个推荐系统。第5章将机器学习应用于信用风险检测和预测中。第6章使用多种机器学习算法检测和预测哪些客户具有潜在信用风险,介绍了多种有监督学习算法并比较它们的性能。第7章介绍社交媒体和通过Twitter API收集数据的过程。第8章根据Twitter API的知识建立一个项目,基于该项目分析推文中的情感。
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正题名:R语言机器学习     索取号:TP312R/B043         预约/预借

序号 登录号 条形码 馆藏地/架位号 状态 备注
1 1364766   213647669   自科库301/301自科库 86排2列4层/ [索取号:TP312R/B043] 在馆    
2 1364767   213647678   自科库301/301自科库 86排2列4层/ [索取号:TP312R/B043] 在馆    
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