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数据挖掘算法实践与案例详解

徐伟
从实践的角度，以案例为牵引，介绍数据挖掘的方法与技术。

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数据结构与算法详解

陈锐
本书旨在讲解数据结构和算法的核心知识。本书主要内容包括线性表、栈、队列、串、数组、广义表、树、图、查找算法、排序算法、递推算法、递归算法、枚举算法、贪心算法、回溯算法、数值算法和实用算法等。本书适合计算机专业的学生、软件开发专业人员等阅读。

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宋万清
本书着力于介绍数据挖掘基础知识、基本原理、常用算法，主要内容包括数据挖掘概述、数据的描述与可视化、数据的采集和预处理、数据的归约、关联规则挖掘、分类与预测、非线性预测模型、聚类分析、深度学习简介、使用Weka进行数据挖掘。本书通俗易懂，注重基础知识、基本原理和基本方法，注重启发和引申，以培养学生独立思考和独立发现的能力。　　本书适合作为数据科学与大数据、信息管理、统计等专业的本科层次基础课教材，也

掘金大数据：电信数据金矿详解、挖掘及应用

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掘金大数据：电信数据金矿详解、挖掘及应用

程新洲
本书带你了解电信运营商数据的全貌，详解资源特征、分析体系，涵盖交通金融旅游广告气象餐饮娱乐政务等案例。

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机器学习与数据挖掘

王璐烽
本书以项目实践作为主线，结合必需的理论知识，以任务的形式进行内容设计，每个任务都包含任务描述及任务实施的步骤，读者按照实施步骤进行操作就可以完成相应的学习任务，从而不断提升项目实践能力。本书主要内容涉及机器学习的基础知识，模型评估与选择，回归、分类、聚类等机器学习算法，数据挖掘的基础知识，数据分析与应用，以及通过用户行为分析预测项目学习如何将机器学习与数据挖掘应用到实际中。本书适合使用机器学习与数

地球科学中的大数据分析与挖掘算法手册

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地球科学中的大数据分析与挖掘算法手册

李国庆刘莹庞禄申等
本书以数据分析与挖掘思想为主线，深入剖析关联、分类、回归、聚类、顺序模式挖掘、深度学习以及异常检测等算法的原理、实现、相似算法、改进思路以及地学案例，具有很强的系统性、完整性以及落地性，可以作为各行业特别是地球科学领域中希望驾驭大数据并发掘其价值的科研人员和工程人员的参考书，读者既可以通过本书系统掌握大数据分析挖掘的思想方法，也可以将其作为算法工具书查阅。

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Python算法详解

张玲玲
-以“从入门到精通”的写作方法构建内容，让读者入门容易。为了使读者能够完全看懂本书的内容，本书遵循“从入门到精通”基础类图书的写法，循序渐进地讲解算法的知识。-破解语言难点，以“技术解惑”贯穿全书，绕过学习中的陷阱。为了帮助读者学懂算法，每章都会有“技术解惑”模块，让读者知其然又知其所以然。-书中包含大量典型实例。书中有195个实例，通过这些实例的练习，读者有更多的实践演练机会。-通过QQ群和网站论坛实现教学互动，形成互帮互学的朋友圈。本书作者为了方便给读者答疑，特地提供了网站论坛、QQ群等技术支持，并且随时在线与读者互动。让大家在互学互帮中形成一个良好的学习编程的氛围。网站名称和群号，详见本书前言部分。

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Python数据处理与挖掘

吴振宇李春忠李建锋
本书以构建完整的知识体系为目标，按照从简单到复杂的思路，贯穿了数据处理与挖掘的各个环节，具体包括：Python快速入门、Python数据类型、Python常用模块、Python数据获取、Python数据挖掘基础、Python数据挖掘算法、Python大数据挖掘和Python数据可视化。此外，针对各知识点，全书均设计了相应的Python案例，并给出了实现代码、效果图以及相应的解释，以强化读者对各知识

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Python数据分析与挖掘

杨玲
本书面向大数据应用型人才，以任务为导向，系统地介绍Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例。全书共7章，第1、2章介绍Python数据分析的常用模块及其应用，涵盖NumPy数值计算模块、pandas数据分析模块，较为系统地阐述Python数据分析的方法；第3、4章介绍轻量级的数据交换格式JSON和连接MySQL数据库的pymysql模块，并以此进行数据综合案例的分析；第5章介绍Matplot

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大数据分析与挖掘

石胜飞
数据科学与大数据技术专业系列规划教材。强调概念+算法实践，让你“小数据”上会“算”，“大数据”上“算得快”。

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数据挖掘及其应用

李燕
随着互联网、云计算和人工智能等高科技信息技术的飞速发展，人类已迈入大数据时代，但很多时候我们会感到被数据淹没，却缺乏知识的困境，并没有“得数据者得天下”的能力，我们迫切需要从海量数据中，找到值得参考的样型或规则，转换成有价值的信息或知识，创造更多新价值，因此，数据挖掘成了我们提取数据信息的必要窗口。　　本书共8章，主要介绍了数据挖掘的理论方法与实践应用，内容涵盖了关联规则挖掘、决策树分析、聚类分析

Python数据分析与挖掘实战

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Python数据分析与挖掘实战

翟世臣，张良均　主编
本书共11章，分为基础篇(第1-5章)和实战篇(第6-11章)，基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识：实战篇包括6个案例，分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预测、电视产品个性化推荐，以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现金融服务机构资金流量预测。本书大部分章节包含实训和课后

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深度学习算法与实践

于子叶
本书旨在为读者建立完整的深度学习知识体系。全书内容包含3个部分，第一部分为与深度学习相关的数学基础；第二部分为深度学习的算法基础以及相关实现；第三部分为深度学习的实际应用。

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大数据时代的数据挖掘

李涛
（1）内容全面，覆盖当前数据挖掘的主要应用。在介绍每个应用案例时，详细阐述应用的背景，该领域中数据的来源和特点，数据采集与预处理方式，应用领域中数据挖掘的任务和实施数据挖掘技术的难点。同时提供相应的数据挖掘算法分析、工具设计以及系统实现。（2）条理清晰、便于理解。一方面，面向热爱和关心数据挖掘技术的学术界和工业界读者，帮助他们更好地理解研究的目的和应用的基础；另一方面，让没有太多相关技术背景的读者可以通过阅读本书能够了解数据挖掘的意义和价值，可以看出数据挖掘是如何被广泛地应用于实际案例并成为解决各种问题的核心工具。

洞察大数据价值：SAS编程与数据挖掘

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洞察大数据价值：SAS编程与数据挖掘

杨池然刘璐编著
《洞察大数据价值：SAS编程与数据挖掘》以SAS9.4版本为开发平台，通过与实际开发应用实例相结合的方式，将理论联系实践，由浅入深地讲解SAS编程和数据挖掘的实践案例。其中统计分析应用、数据挖掘和实践案例综合讲解与分析是本书的一大特色。《洞察大数据价值：SAS编程与数据挖掘》融入了作者多年工作中大量的实践案例，通过实践案例程序详细解读的方式，帮助学习者理解大数据分析与数据挖掘。《洞察大数据价值：S

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医疗大数据挖掘与可视化

赵杰
普及医疗大数据挖掘与可视化技术，对提升医疗行业数据的质量与处理效率、实现数据价值的优化、推动精准医疗深入应用有着重要的作用。本书内容立足于医疗大数据的挖掘与可视化，分为总体篇、数据挖掘篇、可视化篇、应用篇等5部分，共10章，包含医疗大数据及其平台的发展概况，医疗大数据的采集、清洗、融合，医疗大数据挖掘概述、工具与方法，医疗大数据可视化概述、工具与方法，以及用实例展示医疗大数据分析平台的设计与使用方

PowerBI数据挖掘与可视化分析

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PowerBI数据挖掘与可视化分析

裴丽丽编著
“人人都是数据分析师”系列，深入浅出讲解PowerBI应用和秘诀，让你的数据“狂飙”。

Python金融数据分析与挖掘实战

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Python金融数据分析与挖掘实战

黄恒秋
深入浅出地为你介绍如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。

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证券实务案例精选与详解

周新辉
本书通过案例的形式展示证券行业的相关业务，以及各业务相应的理论知识，为高等学校金融投资类课程提供教学与学习参考，为各类投资者提供经验借鉴。本书对证券行业中相关机构大部分业务进行了案例分析，包括承销保荐业务（首次公开发行并上市、上市公司再融资、债券发行），并购重组财务顾问（重大投资、收购兼并、关联交易、资产重组、债务重组），资产管理业务（集合资产管理、定向资产管理、专项资产管理等），信用业务（融资融

数据结构与算法（Python版）

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数据结构与算法（Python版）

周元哲
本书讲述了Python语言与数据结构。

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图解数据结构与算法

汪建
图解+步骤学数据结构，适合非编程读者。

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数字电路实验与实践

陈勇

本书以DICE-KM5型数/模电实验箱和Basys3开源可编程数字开发板为硬件平台，沿着“基础知识——基础实验——综合设计实验——可编程设计实验”的思路，由浅入深、先易后难、先...

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