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数据科学理论与实践(第3版) 朝乐门 清华大学出版社 【新华书店全新正版】
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机器学习与R语言（原书第3版） 实践案例与核心理论知识相结合，从对案例数据的探索、整理到模型的建立和评估，提供详尽的步骤和R代码
机器学习的核心是将数据转换为可操作的知识。R提供了一组强大的机器学习方法，可以帮助你快速轻松地发现数据背后隐藏的信息。本书通过清晰和实用的案例来探索机器学习在现实世界中的应用。无论你是经验丰富的R用户还是R初学者，都会从本书中学到如何发现关键信息、做出新的预测并进行可视化。本书的第3版包含更新和更好的库、有关机器学习中的道德和偏差问题的建议，以及深度学习的简介。通过阅读本书，你将学到： 通过示例发现机器学习的起源以及计算机的学习方式。 使用R语言为机器学习准备数据。 使用近邻和贝叶斯方法对重要结果进行分类。 使用决策树、关联规则和支持向量机预测未来事件。 使用回归方法预测数值型数据和估计金融数据。 使用人工神经网络为复杂过程建模 深度学习的基础。 避免机器学习模型中的偏差。 评估模型并
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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） 将统计理论、实践和常识有机地融合在一起，基于SAS系统介绍统计数据挖掘和机器学习数据挖掘技术
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。本书为数据挖掘领域新晋的数据科学家所面临的共同问题提供了适当的解决方案，并侧重于数据科学家的需求，提供了实用且强大、简单而富有洞察力的量化技术，其中大部分使用了受新机器学习影响改进的 旧 统计方法。 在这本畅销书的新版里，作者大幅修改并重新组织章节内容，新增了一些富有创意且用途广泛的机器学习数据挖掘技术方面的内容。简单而有针对性的量化处理方法使得本书在数据挖掘图书领域别具一格。
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302616351 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 412页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2022-12-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 《数据科学理论与实践》（第3版）重点讲解数据科学的核心理论与代表性实践，在编写过程中充分借鉴了国外有名大学设立的相关课程以及靠前的外文专著，同时考虑了国内相关课程定位与专业人才的培养需求。内容包括数据科学的基础理论、理论基础、流程与方法、技术与工具、数据产品及开发、典型案例及实践和附录等。《数据科学理论与实践》（第3版）的读者范围很广，可以满足数据科学与大数据技术、计算机科学与技术、管理工程、工商管理、数据统计、数据分析、信息管理
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