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题名/责任者:

数据挖掘与机器学习:基础概念和算法/(美) 穆罕默德·J. 扎基, (巴西) 小瓦格纳·梅拉著 计湘婷, 卢苗苗, 李轩涯译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-111-72689-0/CNY199.00

载体形态项:

x, 604页:图;26cm

统一题名:

Data mining and machine learning : fundamental concepts and algorithms

其它题名:

基础概念和算法

丛编项:

计算机科学丛书

个人责任者:

扎基 (Zaki, Mohammed J.) 著

个人责任者:

梅拉 (Meira, Wagner) 著

个人次要责任者:

计湘婷 译

个人次要责任者:

卢苗苗 译

个人次要责任者:

李轩涯 译

学科主题:

数据采集

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP274

中图法分类号:

TP181

版本附注:

译自原书第2版

出版发行附注:

本书原版由剑桥大学出版社出版 本书简体字中文版由剑桥大学出版社与机械工业出版社合作出版

责任者附注:

穆罕默德·J. 扎基 (Mohammed J. Zaki), 是伦斯勒理工学院计算机科学系教授、副系主任和研究生项目主任。小瓦格纳·梅拉 (Wagner Meira, Jr.), 是巴西米纳斯吉拉斯联邦大学 (Universidade Federalde Minas Gerais, UFMG) 计算机科学系教授、系主任。

提要文摘附注:

本书翔实地介绍了数据挖掘与机器学习的相关内容, 包括数据矩阵、图数据、核方法、项集挖掘、聚类、贝叶斯分类器、决策树、支持向量机、线性回归、逻辑回归、神经网络、深度学习等概念和算法, 并且每章都配有相关练习。

使用对象附注:

本书主要面向相关专业高年级本科生和研究生, 提供全面深入的数据挖掘、机器学习和统计学概述, 为相关学生、研究人员和从业人员提供指导

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