书目信息 |
| 题名： |
统计挖掘与机器学习
|
|
| 作者： | 拉特纳 著 ；郑磊 ， 刘子未 ， 石仁达 ， 郑扬洋 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2021 |
|
| 页数： | 21, 523页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | 数据科学与工程技术丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP311.13 ， TP311.13 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 数据处理--shu ju chu li , 机器学习--ji qi xue xi | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-68994-2 | |
| 000 | 02053oam2 2200433 450 | |
| 001 | 011025150652 | |
| 005 | 20221025150652.0 | |
| 010 | @a978-7-111-68994-2@dCNY149.00 | |
| 099 | @aCAL 012021118158 | |
| 100 | @a20201004d2021 em y0chiy50 ea | |
| 101 | 1 | @achi@ceng |
| 102 | @aCN@b110000 | |
| 105 | @aak z 000yy | |
| 106 | @ar | |
| 200 | 1 | @a统计挖掘与机器学习@Atong ji wa jue yu ji qi xue xi@e大数据预测建模和分析技术@e原书第3版@d= Statistical and machine-learning data mining@etechniques for better predictive modeling and analysis of big data@f(美) 布鲁斯·拉特纳(Bruce Ratner) 著@g郑磊等译@zeng |
| 205 | @a第3版 | |
| 210 | @a北京@c机械工业出版社@d2021 | |
| 215 | @a21, 523页@c图@d26cm | |
| 225 | 2 | @a数据科学与工程技术丛书@Ashu ju ke xue yu gong cheng ji shu cong shu |
| 300 | @a华章科技 | |
| 305 | @aTaylor & Francis出版集团旗下CRC出版公司出版 | |
| 306 | @a限中国大陆发行 | |
| 314 | @a译者还有：刘子未、石仁达、郑扬洋 | |
| 330 | @a本书创造性地汇编了数据挖掘技术，将统计数据挖掘和机器学习数据挖掘进行了区分，对经典和现代统计方法框架进行了扩展，以用于预测建模和大数据分析，内容涵盖数据科学发展历程、市场份额估算、无抽样调研数据预测钱包份额、潜在市场细分、利用缺失数据构建统计回归模型、十分位分析评估数据的预测能力，以及一个无须精通自然语言处理就能使用的文本挖掘工具。 | |
| 333 | @a本书适用于数据挖掘从业者以及对机器学习数据挖掘感兴趣的人 | |
| 410 | 0 | @12001 @a数据科学与工程技术丛书 |
| 500 | 10 | @aStatistical and machine-learning data mining : techniques for better predictive modeling and analysis of big data@mChinese |
| 517 | 1 | @a大数据预测建模和分析技术@Ada shu ju yu ce jian mo he fen xi ji shu |
| 606 | 0 | @a数据处理@Ashu ju chu li |
| 606 | 0 | @a机器学习@Aji qi xue xi |
| 690 | @aTP311.13@v5 | |
| 690 | @aTP311.13@v5 | |
| 701 | 0 | @a拉特纳@Ala te na@g(Ratner, Bruce)@4著 |
| 702 | 0 | @a郑磊@Azheng lei@4译 |
| 702 | 0 | @a刘子未@Aliu zi wei@4译 |
| 702 | 0 | @a石仁达@Ashi ren da@4译 |
| 702 | 0 | @a郑扬洋@Azheng yang yang@4译 |
| 801 | 0 | @aCN@c20221025 |
| 905 | @a河南城建学院图书馆@dTP311.13@eB983 | |
| 统计挖掘与机器学习：大数据预测建模和分析技术：原书第3版= Statistical and machine-learning data mining：techniques for better predictive modeling and analysis of big data/(美) 布鲁斯·拉特纳(Bruce Ratner) 著/郑磊等译.-第3版.-北京：机械工业出版社，2021 |
| 21, 523页：图；26cm.-(数据科学与工程技术丛书) |
| 华章科技.-使用对象：本书适用于数据挖掘从业者以及对机器学习数据挖掘感兴趣的人 |
| ISBN 978-7-111-68994-2：CNY149.00 |
| 本书创造性地汇编了数据挖掘技术，将统计数据挖掘和机器学习数据挖掘进行了区分，对经典和现代统计方法框架进行了扩展，以用于预测建模和大数据分析，内容涵盖数据科学发展历程、市场份额估算、无抽样调研数据预测钱包份额、潜在市场细分、利用缺失数据构建统计回归模型、十分位分析评估数据的预测能力，以及一个无须精通自然语言处理就能使用的文本挖掘工具。 |
| ● |
| 相关链接 |
|
|
|
正题名：统计挖掘与机器学习
索取号：TP311.13/B983
预约/预借
| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
| 1 | 1585002 | 215850023 | 自科库301/301自科库 70排2列5层/ [索取号:TP311.13/B983] | 在馆 |