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R语言与数据挖掘

张良均
以R语言的函数应用为主，介绍函数的应用场景及使用格式，给出应用实例。

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数据科学：理论、方法与Python语言实践

谢健民黎海波　主编
全书共分为10章，第1-2章介绍了数据科学的基础知识以及数据科学所需的各项技术；第3-5章涵盖了Python的语法基础，函数、模块与组合数据类型，文件读写；第6章介绍了网络爬虫的数据采集及方法；第7-8章重点介绍了数据分析过程中的两个重要模块：numpy和pandas；第9章介绍了数据可视化与应用；第10章结合之前的内容，以一个综合案例进行了实战分析。本书配有电子课件、电子教案、教学大纲、习题答案

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应用多元统计分析（R语言版）

编著
本书系统讲解了多元统计分析的基本理论和一些常用的多元统计方法。本书共9章，第1章为绪论，第2~3章介绍多元统计推断的基本理论，包括多元正态抽样分布理论、参数估计和多元正态总体的假设检验；第4~9章分别介绍各种常用的多元统计方法，包括判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析和典型相关分析。

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铁路文本大数据分析挖掘研究及应用

李平,杨连报
本书阐述了铁路文本大数据分析挖掘的理论、技术及应用，内容包括：绪论、文本大数据分析挖掘基础、文本大数据分析挖掘理论体系、常用分析与挖掘工具包、铁路文本大数据分析挖掘平台研究、铁路安全文本大数据应用案例、铁路应急管理文本大数据应用案例。

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数据结构：Python语言描述

张光河
基于Python语言的数据结构基础编程语法详解，国外高等院校信息科学与技术教材。

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数据结构（Java语言描述）

杨剑
提供大量应用案例、有针对性的实训任务和综合项目实训，既方便教学又方便自学。

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数据结构：Python语言描述

吕云翔郭颖美孟爻等编著
《数据结构：Python语言描述》选择Python作为描述语言，在选材与编排上，贴近当前普通高等院校“数据结构”课程的现状和发展趋势，内容难度适中，突出实用性和应用性。在内容选取与结构上，《数据结构：Python语言描述》并未对各种数据结构面面俱到，而是通过分类和讲解典型结构，使读者形成对数据结构的宏观认识。《数据结构：Python语言描述》共8章，分别为绪论、线性表、栈和队列、串和数组、树形结构

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数据结构（Java语言描述）

主编
“数据结构”课程是国内涉及程序设计的相关专业的基础课程。为了有利于促进新兴信息技术（例如：云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链、边缘计算等）人才培养，本书强化了强化循环队列、矩阵、二叉排序树、平衡二叉树、最小生成树、AOV网等的复杂数据结构的分析、设计、实现。本书共9章，可划分为四个部分。第一部分（第1章）是数据结构的基本概念部分；第二部分（第2～6章）是基本的数据结构部分，包括线性结构（线性

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概率论与数理统计学习辅导及R语言解析

桂文豪等
本书是根据作者多年的教学经验编写而成的，与北京交通大学概率统计课程组编写的《概率论与数理统计》相配套的学习辅导用书。本书通过系统的知识点归纳及详尽的解答分析来帮助读者进一步提高概率论与数理统计的基本理论和实际应用，并且引进强大的统计软件R，从程序的角度对习题进行解析，强调统计理论知识和统计软件工具的有效结合，进一步加深统计的实践应用。本书可作为理工科本科生，考研学生的学习辅导用书，也可供工程技术人

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大数据数学基础（Python语言描述）

雷俊丽张良均
本书全面地讲解了在科学领域广泛运用的微积分、概率论与数理统计、线性代数、数值计算、多元统计分析等数学基础知识。全书共6章：第1章介绍了大数据与数学、数学与Python的关系；第2章介绍了微积分的基础知识，包括极限、导数、微分、不定积分与定积分等；第3章介绍了概率论与数理统计的基础知识，包括数据分布特征、概率与概率分布、参数估计、假设检验等；第4章介绍了线性代数的基础知识，包括行列式、矩阵的运算和特

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数据结构（C++语言描述）

编著
本书共7章，主要内容包括绪论、线性表、栈和队列、树和二叉树、图、查找、排序等。

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特异群组挖掘

熊贇，朱扬勇
本书阐述了特异群组挖掘任务，包括介绍了特异群组挖掘的概念，分析了特异群组挖掘任务与聚类、异常等任务之间的差异，给出了特异群组挖掘任务的相关算法，并且列举了特异群组挖掘的几个重点应用。

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数据结构实验指导与习题解答——Python语言描述

主编
本书是与《数据结构——Python语言描述》（ISBN：978-7-115-48577-9，以下简称主教材）配套的上机实验指导与习题解答。本书的基础实验部分给出了主教材中除第9章以外基础实验的全部源代码，综合实验部分给出了主教材中综合实验的核心代码。本书的习题解答部分不仅给出主教材中选择题和填空题的正确答案，还给出相应的解析，并提供编程题的核心代码。本书在讲解时理论和实践并重，读者可以通过实际编程

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基于文献和新闻数据的“海上丝绸之路”文本挖掘研究

王婷婷
本书内容包括绪论；相关概念、技术与理论基础研究；LDA主题模型及其文献的量化综述研究；基于传统LDA模型的“海上丝绸之路”文献文本数据分析等共10章。

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数据结构与算法分析（C++语言版第2版）

朱保平
本书共10章，介绍了数据结构的基本理论及方法，主要有绪论、线性表、栈和队列、串、数组和广义表、树和二叉树、图、查找、内部排序，以及算法设计与分析等内容。

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数据结构（C语言版）（第2版）

严蔚敏
适读人群：普通高校电子信息大类本科生学习、考研，同时也适合零售和培训。　　采用“案例驱动”的编写模式。书中结合实际应用，将各章按照“案例引入——数据结构及其操作——案例分析与实现”的案例驱动思路来展开。每章使用一个有趣的“问题案例”开头，由该案例逐步引入新的数据结构，然后给出该数据结构的存储表示及各种基本操作的实现，之后进一步分析此案例，最终利用该数据结构来实现此案例。　　算法讲解更加细致。新版教材中对每个算法思想进行详细阐述，将用文字描述的算法步骤与用类C语言表述的算法描述一一对应。　　优化教材内容。参考计算机专业全新的全国统考考研大纲，增加了大纲近两年新增的考点内容，如分块查找、外部排序等，有助于考研学生复习备考使用。

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数据科学导论——基于Python语言（微课版）

朝乐门
本书共7章，主要介绍数据科学的基础理论、统计学与模型、机器学习与算法、数据可视化、数据加工、大数据技术、数据产品开发及数据科学中的人文与管理等内容。

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数据结构（Python语言描述）（微课版）

李粤平王梅
本书介绍了常用的数据结构，全书分为10章，依次为绪论、线性表、栈和队列、串、广义表、树和二叉树、常用二叉树、图、排序及查找。书中采用Python语言来描述和实现各种数据结构，内容丰富，知识点完整，结构层次分明，通过大量插图来讲解算法实现过程，有利于读者理解并巩固数据结构的相关算法思想。

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数据结构——C语言描述（慕课版）

张同珍
数据结构是计算机及相关专业的基础课程。它不仅具有很强的理论性，也具有很强的实践性。本书对查找、排序进行了分析讨论，对线性结构、树结构、图结构采用了统一的讲解模式：逻辑结构+物理结构+基本操作实现+典型应用，并围绕这4个方面进行了详细讨论，条理清晰。另外，本书除了对各部分的操作实现算法进行理论分析之外，还用C语言进行了具体实现，从基本理论和基本技能两个方面对学生进行训练。本书内容丰富、条理清晰、深入

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数据结构（Java语言描述）（微课版）

孙琳。姚超　主编
本书全面、系统地介绍了数据结构的基础理论和算法设计方法，以及数据结构的应用、算法性能评价等内容，使读者进一步理解数据抽象与编程实现的关系，提高用计算机解决实际问题的能力。本书共10章，分为4个部分。第1部分（第1章）介绍数据结构和算法的基本概念等；第2部分（第2章～第7章）详细讲解不同类型的数据结构，包含线性结构（线性表、链表、栈、队列、串、数组、广义表）和非线性结构（树、图）；第3部分（第8章～