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000
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01403nam 2200301 450
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001
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CAL 0120161963284
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010
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@a978-7-300-23101-3@dCNY35.00
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100
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@a20170904d2016 em y0chiy50 ea
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101
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0
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@achi
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@aCN@b110000
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@aak a 000yy
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200
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1
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@a大数据挖掘与统计机器学习@Ada shu ju wa jue yu tong ji ji qi xue xi@d= Big data mining and statistical machine learning@f主编吕晓玲, 宋捷@zeng
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210
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@a北京@c中国人民大学出版社@d2016.07
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215
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@a230页@c图@d26cm
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225
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2
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@a大数据分析统计应用丛书@Ada shu ju fen xi tong ji ying yong cong shu
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300
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@a全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会推荐用书
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320
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@a有书目 (第227-230页)
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330
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@a本书介绍数据挖掘与统计机器学习领域最常用的模型和算法, 包括最基础的线性回归和线性分类方法, 以及模型选择和模型评价的概念和方法, 进而介绍非线性的回归和分类方法 (包括决策树与组合方法、支持向量机、神经网络以及在此基础上发展的深度学习方法) 。最后介绍无监督的学习中聚类方法和业界广泛使用的推荐系统方法。
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0
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@12001 @a大数据分析统计应用丛书
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1
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@aBig data mining and statistical machine learning@zeng
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606
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0
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@a数据处理@Ashu ju chu li@x研究生@j教材
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606
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@a机器学习@Aji qi xue xi@x研究生@j教材
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690
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@aTP181@v5
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@aTP274@v5
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701
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0
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@a吕晓玲@Alu^ xiao ling@4主编
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0
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@a宋捷@Asong jie@4主编
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801
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0
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@aCN@c20170904
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905
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@a河南城建学院图书馆@dTP274@eL900@f1
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| 大数据挖掘与统计机器学习= Big data mining and statistical machine learning/主编吕晓玲, 宋捷.-北京：中国人民大学出版社，2016.07 |
| 230页：图；26cm.-(大数据分析统计应用丛书) |
| 全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会推荐用书 |
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| ISBN 978-7-300-23101-3：CNY35.00 |
| 本书介绍数据挖掘与统计机器学习领域最常用的模型和算法, 包括最基础的线性回归和线性分类方法, 以及模型选择和模型评价的概念和方法, 进而介绍非线性的回归和分类方法 (包括决策树与组合方法、支持向量机、神经网络以及在此基础上发展的深度学习方法) 。最后介绍无监督的学习中聚类方法和业界广泛使用的推荐系统方法。 |
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正题名：大数据挖掘与统计机器学习
索取号：TP274/L900
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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1314437
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213144373
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自科库301/301自科库 42排5列2层/
[索取号:TP274/L900]
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在馆
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