1.本书*作者Jure Leskovec为当今AI领域*知名的学者之一,在图神经网络领域取得了了不起的研究进展 2.本书第三作者Jeffrey Ullman是2020年图灵奖得主,第二作者是他的得意弟子 3.本书由国内知名NLP专家王斌、Jure实验室AI专家王达侃担纲翻译 4.本书被誉为 数据挖掘全景式入门参考书 ,源自斯坦福大学公开课 CS246:海量数据挖掘 CS224W:图机器学习 和 CS341:项目实战课 5.书中以海量数据挖掘和机器学习为重点,全面分析并实现了各种常用的数据挖掘算法,同时介绍了目前Web应用的许多重要话题 6.在第2版《大数据 互联网大规模数据挖掘与分布式处理(第2版)》基础上,第3版内容新增一章,专门探讨神经网络和深度学习,并扩充了社会网络分析和决策树的相关内容 7.本书配套资源丰富,包括开源英文原书PDF、PPT、视频讲解、考试题等
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斯坦福数据挖掘教程 第三3版 互联网大规模数据挖掘与分布式处理机器学习数据分 官方正版 出版社直发
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115556691 Author 作者 (美)尤雷·莱斯科夫,(美)阿南德·拉贾拉曼,(美)杰弗里·大卫·厄尔曼 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 452页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2021-04-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书由斯坦福大学“Web挖掘”课程的内容总结而成,主要关注极大规模数据的挖掘。书中包括分布式文件系统、相似性搜索、搜索引擎技术、频繁项集挖掘、聚类算法、广告管理及推荐系统、社会网络图挖掘和大规模机器学习等主要内容。第3版新增了决策树、神经网络和深度学习等内容。几乎每节都有对应的习题,以此来巩固所讲解的内容。读者还可以从网上获取相关拓展资料。 本书适合作为本科生、
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