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100 条"大话数据科学——大数据与机器学习实战(基于R语言)"搜索结果
大话数据科学——大数据与机器学习实战(基于R语言)
陈文贤
独特方式轻松学数据科学,全彩图表实战演练,覆盖众多算法。
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数据科学与大数据技术导论
杜小勇主编
本书是高校的大数据导论课程教材,清楚地介绍了大数据相关的概念、理论、术语与基础技术,并使用真实连贯的商业案例以及简单的图表,帮助读者更清晰地理解大数据技术。本书可作为高等院校相关专业“大数据基础”“大数据道路”等课程的教材,也可供有一定实践经验的软件开发人员、管理人员和所有对大数据感兴趣的人士阅读。
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Python数据科学基础与实践
编著
本书共9章,主要内容包括数据科学概述、Python基础知识、Python数据科学常用库、Python数据获取、Python数据分析、Python数据挖掘、Python文本挖掘、深度学习基础、深度学习应用。
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信息处理与数据科学
马秀麟
本书是在大数据与人工智能快速发展并对人们的科学研究、生活产生了重要影响的大形势下,结合教育部计算机公共课教指委提出的“加强在校大学生计算思维能力培养”的指导思想,为高等院校《大学计算机应用基础》类课程的教学而编写的。本书从信息处理与数据科学的视角入手,依据大学计算机公共课的课程体系及本书的设计理念,重点探索与分析了信息在计算机中的表示、各类信息资源的编辑处理技术、数据科学与数据分析的相关概念与技术
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机器学习算法评估实战
宋亚统
在机器学习算法的实际应用中,我们不仅要知道算法的原理,也要了解如何评估算法上线服务的可靠性。
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机器学习算法竞赛实战
王贺,刘鹏,钱乾
本书是算法竞赛领域一本系统介绍竞赛的图书,书中不仅包含竞赛的基本理论知识,还结合多个方向和案例详细阐述了竞赛中的上分思路和技巧。
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Python机器学习开发实战
王新宇
Python机器学习入门,以实战为重点,配有大量代码和案例,简单、快速、易学。
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Elasticsearch数据搜索与分析实战
王深湛 编著
深入描述了Elasticsearch的各种运行机制。
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大数据技术基础与实战
编著
本书主要内容包括:大数据技术概述、Linux基础与集群搭建、Hadoop集群配置、HDFS、MapReduce分布式编程、Hive大数据仓库、HBase数据库部署与操作、数据获取与Flume应用、基于Spark的内存计算,以及利用大数据平台处理图像。
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图解数据科学
[日] 增井敏克
解码数据科学的奥秘,驱动业务决策和创新。
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数据结构(C语言)
王海艳
本书介绍了数据结构的基本概念和基本算法,共分10章。各个章节分别是第1章概述,第2章线性表,第3章栈与队列,第4章数组和矩阵,第5章树,第6章搜索,第7章搜索树,第8章散列表,第9章图,第10章排序。
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高等数学(下册)
保定学院 数学与计算机系 编
本书系统介绍了高等数学的基本概念、基本理论和基本方法,分为上、下两册。上册含函数、极限和连续,导数与微分,微分中值定理与导数的应用,不定积分,定积分及其应用。下册含向量代数与空间解析几何、多元函数微分学、多元函数积分学、无穷级数、常微分方程等内容。每章均配有习题,书末附有习题参考答案,便于教与学。本书还引入数学工具软件Matlab,配合书中内容,介绍了用Matlab解数学问题的基本方法。本书可用作
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Python数据分析入门与实战
刘麟 编著
掌握数据分析技巧,运用强大的Python工具,解决工作中繁琐的数据问题。
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Python商务数据分析与实战
何伟,张良均 主编
|a本书以Python数据分析常用技术与真实案例相结合的方式,介绍Python商务数据分析应用的重要内容。全书共10章,内容包括:商务数据分析概述、Python数据分析简介、数据获取、探索性分析、数据预处理等。
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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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Python数据分析入门与实战
开课吧组编 杨国俊 张植皓 潘海超 等编著
本书系统地描述了如何利用Python语言进行数据分析。由浅入深的编写方式可以帮助读者轻松愉快地进入数据的世界。全书从理论到实践、从基础语法到科学计算库,循序渐进地讲解了Python数据分析所需要学习的技能。搭配项目实战帮助读者更好、更快地掌握Python数据分析知识点。此外,还全面介绍了数据分析的必知必会技能。本书提供代码资源下载服务,每章均配有重要知识点串讲视频。本书不仅适合零基础喜欢数据分析的
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Excel数据分析基础与实战
张良均
本书以任务为导向,全面介绍了数据分析的流程和Excel数据分析的应用,并详细阐述了使用Excel2016解决企业实际问题的方法。全书共11章,分为基础部分(第1~6章)和实战部分(第7~11章)。基础部分的内容包括数据分析与Excel2016概述、外部数据的获取、数据处理、函数的应用、数据透视表和数据透视图、数据分析与可视化;实战部分为新零售智能销售数据分析项目实战,内容包含项目数据处理、商品销售
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大数据技术基础——基于Hadoop与Spark
李瑶
将Hadoop和Spark组合起来进行剖析,呈现完整的大数据技术方案。
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机器学习经典算法剖析——基于OpenCV
赵春江
机器学习是一种自动分析所构建模型的数据分析方法。通过迭代地从数据中不断学习,机器学习可以使计算机找到一些隐含的信息量,而这些信息量是无法明确通过编程得到的。本书以OpenCV2.4.9为研究工具,对算法—正态贝叶斯分类器、K近邻算法、支持向量机、决策树、AdaBoost、梯度提升树、随机森林、期望极大值、神经网络,不仅具体分析了它们的原理和实现方法,还进行了详细的源码解析,并且给出了基于OpenC
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数据结构与算法(Rust语言描述)
这是一本基于Rust语言讲解数据结构及其实现方法的书。全书先介绍Rust语言的基础知识以及计算机科学和算法分析的概念,然后介绍简单数据结构和算法的设计与实现,接着介绍较复杂的树和图数据结构,最后将这些知识应用于实战项目以解决实际问题。本书适合程序设计爱好者、专业程序员以及对Rust语言感兴趣的读者阅读。
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数据结构与算法(C语言篇)
千锋教育高教产品研发部
本书共9章,包括数据结构与算法概述、线性表、栈与队列、树、图、查找与排序、经典算法、数学算法以及综合项目——企业员工管理系统。
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