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本书是吉林大学工科专业本科生公共课教材,列入吉林大学 十三五 规划教材,是为主教材配套的实验指导与习题解析。 本书的第一部分上机实验指导,每个实验都先说明实验目的,再以实验案例引导学生,最后给出具体的实验内容,并要求学生进行总结和分析。第二部分书后习题参考答案给出《C/C 程序设计进阶教程》各章习题的参考答案。第三部分练习题及答案给出大量练习题供学生使用,有助于帮助学生掌握所学知识。本书所配程序代码可以从清华大学出版社教学资源网下载。 本书既可作为高等学校本科及专科学生学习程序设计的教材,又可作为自学者的参考用书,同时也可供各类考试人员复习参考。
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机器学习项目交付实战 介绍设计、构建和交付成功的机器学习项目的核心原则和上佳实践。源代码下载地址见书封底二维码。
既然发现了学习和教学中的缺陷,就应该去改进。我在网络上查找了很多书,发现由Ben Wilson编写的Machine Learning Engineering in Action是一本很不错的介绍机器学习工程学的书。他通过亲身经历,介绍了如何在机器学习和数据科学的工作中使用工程学技术,让你成为一名 受欢迎 的数据科学家和机器学习工程师。本书的内容与我之前使用过(作为教材)或翻译过的关于机器学习的书都不-样,没有大篇幅的代码解释和具体的技术介绍,而是以一个项目为主线,从头介绍如何完成一个成功的机器学习项目,并且在书中介绍了很多有趣的示例,从冰淇淋优惠券的高效投递,到给狗狗做美味的意大利面。如果你是数据科学家或机器学习工程师,我推荐你阅读这本有趣的书。读完本书之后,你可能就会理解为什么在以往的项目中,业务部门]的领导对数据科学家辛苦做出的成果不屑一顾
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数据挖掘概念、模型、方法和算法(第3版)(国外计算机科学经典教材) 全新正版
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数据挖掘原理(第4版) 国际信息处理联合会(FIP)副主席、英国计算机学会AI专家组主席Max Bramer倾情分享:解释、探索了数据挖掘的主要技术,可以从数据中自动提取隐式和潜在有用的信息。
《数据挖掘原理(第4版)》的重点是介绍基本技术,而不是展示当今的数据挖掘技术。一旦掌握了基本技术,就可通过多种渠道了解该领域的进展。本书共23章,分别介绍了概述、用于挖掘的数据、朴素贝叶斯和近邻算法、使用决策树进行分类、决策树归纳、估计分类器的预测精度、连续属性、避免决策树的过度拟合、关于熵的更多信息、归纳分类的模块化规则、度量分类器的性能、处理大量数据、集成分类、比较分类器、关联规则挖掘、聚类、文本挖掘、分类流数据、神经网络。 《数据挖掘原理(第4版)》涉及大量数据集、属性和值,也涉及不少数学公式,字母繁多,格式复杂。为便于检查对所学知识的掌握情况,每章都包含自我评估练习。所以本书末尾还有5个附录,分别介绍了基本数学知识、数据集、更多信息来源、词汇表和符号、自我评估练习题答案。 《数据挖
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数据挖掘原理(第4版) 麦克斯·布拉默(Max Bramer)著 李晓峰 逄金辉 清华大学出版社 97873025964
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数据挖掘概念、模型、方法和算法(第3版) 介绍了在高维数据空间中从大量数据中分析和提取信息的新技术,随书赠送参考书目和参考文献,获取地址见书封底二维码。教材服务QQ:1815317009。
《数据挖掘概念、模型、方法和算法(第3版)》已被全球100多所大学的 数据挖掘 课程所选用,有汉语、日语、西班牙语和波斯语等多个译本。 本书介绍了在高维数据空间中从大量数据中分析和提取信息的新技术,在前几版的基础上进行了大量的修订和更新,介绍了分析大数据集的一个系统方法。该方法集成了统计、人工智能、数据库、模式识别和计算机可视化等学科的结果。另外,深度学习技术的进步开辟了一个全新的应用领域。本书作者是该领域的著名专家,他在书中详细解释了近年来发展起来的基本概念、模型和方法。
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