大数据挖掘与统计机器学习（第3版）（新编21世纪研究生系列教材·应用统计硕士（MAS）） - 中国高校教材图书网
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书名： |
大数据挖掘与统计机器学习（第3版）（新编21世纪研究生系列教材·应用统计硕士（MAS））
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| ISBN： | 978-7-300-32689-4 |
条码： | |
| 作者： |
吕晓玲 宋捷
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装订： | 平 |
| 印次： | 3-1 |
开本： | 16 |
| 定价： |
￥59.00
折扣价：￥53.10
折扣：0.90
节省了5.9元
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字数： |
380千字
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| 出版社： |
中国人民大学出版社 |
页数： |
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| 发行编号： | 326894 |
每包册数： |
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| 出版日期： |
2024-07-01 |
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| 内容简介： |
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本书介绍了大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的聚类方法和业界广泛使用的推荐系统方法。除了方法的理论讲解之外，我们还给出了每种方法的R语言代码实现以及Python语言代码实现的上机实践。
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| 作者简介： |
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吕晓玲，中国人民大学统计学院教授，副院长。本科与硕士毕业于南开大学数学系概率统计专业，博士毕业于香港城市大学管理科学系。曾经是奥地利约翰开普勒大学应用统计系以及美国加州大学伯克利分校统计系访问学者。一直从事数据挖掘和统计机器学习领域的理论研究，及其在消费者行为方面的应用研究。宋捷，首都经济贸易大学统计学院副教授。
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| 章节目录： |
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| 精彩片段： |
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| 书 评： |
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| 其 它： |
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