大数据巨量分析与机器学习的整合与开发

本书讲述大数据和机器学习的基本概念，如：分类、分析、训练、建模、预测、机器学习（推荐引擎）、机器学习（二元分类）、机器学习（多元分类）、机器学习（回归分析）和数据可视化应用。为降低读者学习大数据技术的......

智能系统与技术丛书 Python3智能数据分析快速入门

本书从可分为两大部分。第一部分是Python编程基础篇（1~4章），详细介绍了Python环境搭设、Python基础语法、控制语句、函数、面向对象编程等。第二部分是数据分析编程篇（第5~9章），主要对数据分析中常用的第三方库做...

大数据挖掘与统计机器学习

本课程的教学内容主要包括聚类、关联、降维、变量选择、分类与预测、集成算法、图模型与推荐系统等。每一部分都是本课程授课的主要内容，都力求深入浅出，精讲细讲，不光讲解各种方法的过程与原理，还要加强学生对...

机器基础的振动分析与设计

数据挖掘与机器学习

本书系统地阐述了数据挖掘产生的背景、技术、多种相关方法及具体应用，主要内容包括数据挖掘概述，数据采集、集成与预处理技术，多维数据分析与组织，预测模型研究与应用，关联规则模型及应用，聚类分析方法与应用，......

Python编程指南 语法基础、网络爬虫、数据可视化与项目实战

本书是系统论述Python编程语言立体化教程。全书共分为四篇：第一篇Python基础（第1章-第8章），第二篇Python进阶（第9章-第15章），第三篇Python实用库（第16章-第21章），第四篇Python项目实战（第22章-第26章）。...

R语言实战 机器学习与数据分析

本书将统计分析与数据挖掘技术有机地结合在一起，通过大量实例，循序渐进、全面系统地向读者介绍了在R中进行数据挖掘和统计分析的基本方法。具体内容包括：R语言编程技术、参数估计、假设检验、极大似然估计、列...

机器学习与数据科学 基于R的统计学习方法

本书通过8章内容，由浅入深地介绍了机器学习、数据处理、数据再加工、数据分析、回归分析、数据分类、模型性能评估以及无监督学习等内容。可谓是每一章都是当前最新颖最有探索价值的专题，对于想要了解机器学...

机器学习基础 原理、算法与实践

本书主要介绍机器学习的基础算法，采用MATLAB编程实现各个算法。主要内容包括机器学习介绍、线性回归、逻辑回归、模型评估与选择、决策树、K-均值算法和EM、神经网络、K近邻和kd树、贝叶斯与文本分类、隐马...

数据挖掘 实用机器学习工具与技术 英文版 第4版