书目信息

书名: 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
出版信息: 北京   机械工业出版社  2021
开本页数: 26cm  21, 523页
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
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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。
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    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。
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正题名:统计挖掘与机器学习     索取号:TP311.13/B983         预约/预借

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