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100 条"Python数据挖掘方法及应用"搜索结果
Python数据挖掘方法及应用
Python数据挖掘方法及应用
  • 王术
  • 大数据时代，数据科学跨自然与社会科学，本书用Python实现分析方法。
PowerBI数据挖掘与可视化分析 电子书
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”。
洞察大数据价值：SAS编程与数据挖掘 电子书
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
医疗大数据挖掘与可视化 电子书
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
超分辨率图像视频复原方法及应用 电子书
超分辨率图像视频复原方法及应用
  • 徐梦溪，杨芸
  • 本书分为9章，内容包括绪论、超分辨率图像视频复原研究与进展、改进保真项与自适应双边全变分的正则化方法、基于像素流和时间特征先验的视频超分辨率方法、稀疏字典学习与超分辨率复原、自适应稀疏表示结合正则化约束的超分辨率方法、卷积神经网络与超分辨率复原、ESPCN超分辨率技术在车辆牌照识别中的应用和光流法结合ESPCN的视频超分辨率方法。
电力设备振动状态智能监测方法及应用 电子书
电力设备振动状态智能监测方法及应用
  • 朱霄珣
  • 本书针对电力设备状态监测，立足于传统状态监测方法，深入探讨状态特征的提取方法；同时，致力于研究基于深度学习的电力设备运行状态智能监测方法，首次将振动状态识别与深度学习方法进行结合论述，详细研究探索了用于振动状态识别的深度学习模型结构、融合特征学习、图像化识别诊断等关键问题。
数据库原理及应用（Access版）第3版 电子书
数据库原理及应用（Access版）第3版
  • 吴靖 主编唐小毅 马燕林 金鑫 副主编
  • 本书从一个Access数据库应用系统实例——学生管理系统入手，系统地介绍数据库的基本原理与Access各种主要功能的使用，主要包括数据库的基本原理和相关概念，关系数据库的基本设计方法，数据库的建立，表、查询、SQL语言、窗体、报表、页、宏的创建和应用，以及VBA程序设计。
数据库技术及应用教程（第3版） 电子书
数据库技术及应用教程（第3版）
  • 主编
  • 本书主要介绍数据库的基本理论与基本方法，并结合Access详细介绍了数据库的具体操作。全书共分12章，主要内容包括数据库系统概述、关系数据库、Access数据库管理系统、表的操作、数据库设计、数据查询、关系数据库标准语言SQL、数据库应用开发技术、VBA程序设计、网上书城信息管理系统综合实例、数据库安全与管理、数据库技术新发展等。
新媒体数据分析及应用（微课版） 电子书
新媒体数据分析及应用（微课版）
  • 马晓悦 刘蒙阕编著
  • 本书共7章，包括新媒体数据分析概述、新媒体数据采集、新媒体数据预处理、新媒体数据分析之文本分析、新媒体数据分析之在线社交网络分析、新媒体数据可视化和新媒体数据分析与应用实例。
Oracle数据库原理及应用（慕课版） 电子书
Oracle数据库原理及应用（慕课版）
  • 李然 武会秋 周业勤
  • 本书由浅入深地讲解了Oracle知识体系。全书共18章，第1~3章讲述了Oracle的体系结构和基本操作；第4~9章介绍了在数据库中创建表、检索数据、操作数据等内容；第10章介绍了Oracle中常见的数据库对象；第11~14章介绍了PL/SQL相关的内容；第16~17章介绍了系统安全管理和数据备份与恢复；第18章是综合项目案例。
数据库技术及应用（Access）（第2版） 电子书
数据库技术及应用（Access）（第2版）
  • 马桂芳
  • 本书介绍Access数据库的基础知识和基本操作方法，共分9章：数据库基础知识、数据库和表、查询、关系数据库标准语言SQL、窗体、报表、宏、数据库的安全管理，以及实例开发——图书管理系统。本书内容丰富，结构完整，概念清楚，深入浅出，通俗易懂，有大量的实例以方便读者上机实践，并配有配套的实验教材。本书适合作为高等院校各专业计算机公共基础课程数据库方面的教材，还可作为计算机等级考试的培训教材及自学人员的
数据库技术及应用教程（第2版） 电子书
数据库技术及应用教程（第2版）
  • 田绪红
  • 本书介绍了数据库的基本理论与基本方法，并结合Access详细介绍了数据库的具体操作。全书共分12章，内容包括数据库系统概述、关系数据库、Access数据库管理系统、表的操作、数据库设计、数据查询、关系数据库标准语言SQL、数据库应用开发技术、VBA程序设计、数据库安全与管理等。
数据库基础及应用（第二版） 电子书
数据库基础及应用（第二版）
  • 等
  • 本书以关系型数据库为主要对象，较为全面的介绍了数据库基本原理、设计方法和应用技术。全书共分为10章，主要内容包括数据库基本概念、关系数据库基础知识、关系数据库标准语言SQL及其应用、数据库完整性与安全性知识等。
Python程序设计现代方法 电子书
Python程序设计现代方法
  • 黑马程序员
  • Python作为编程语言的一种，具有高效率、可移植、可扩展、可嵌入、易于维护等优点；同时Python语法简洁，代码高度规范，是初学者步入程序开发与设计之路的不二之选。本书在Windows环境下介绍Python3.x的基础语法，讲解程序开发流程，并结合项目介绍Python常用模块与通用的程序设计方法。本书分为10章，其中第1、2章简单介绍计算机与程序的概念，讲解Python的基础语法；第3～6章对P
基于数据挖掘的软件缺陷预测技术 电子书
基于数据挖掘的软件缺陷预测技术
  • 马樱
  • 本专著主要基于软件领域数据的特性和预测模型的不同应用场景，对软件缺陷预测前言的若干关键技术进行了研究和总结。主要内容包括迁移学习环境下的缺陷预测技术，半监督环境下的缺陷预测技术，主动学习环境下的缺陷预测技术，基于核理论的缺陷预测技术，所应用的理论、算法及应用成果的介绍和展示。
数据结构：Python语言描述 电子书
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。
数据结构：Python语言描述 电子书
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
Python网络爬虫与数据采集 电子书
Python网络爬虫与数据采集
  • 主编
  • 本书的主旨是介绍如何结合Python进行网络爬虫程序的开发，从Python语言的基本特性入手，详细介绍了Python爬虫开发的各个方面，涉及包括HTTP、HTML、JavaScript、正则表达式、自然语言处理、数据科学等不同领域的内容。全书共分为15章，包括了Python基础知识、网站分析、网页解析、Python文件读写、Python与数据库、AJAX技术、模拟登录、文本与数据分析、网站测试、S
Python数据科学基础与实践 电子书
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。
用Python轻松处理Excel数据 电子书
用Python轻松处理Excel数据
  • 阳光灿烂　著
  • 本书旨在帮助读者掌握如何用Python高效地处理Excel数据，实现办公自动化。本书首先介绍开发环境的搭建和Excel模块的安装，接着讲解编写代码前的准备，然后介绍如何使用openpyxl和pandas这两个模块编写员工信息表查询案例，最后介绍PyInstaller模块与.py文件的编译，以及如何快速移植本书案例的代码。本书不仅适合办公人员阅读，还适合想要了解openpyxl模块和pandas模块
Python数据分析（项目式） 电子书
Python数据分析（项目式）
  • 主编
  • 本书紧跟数据分析的最新发展趋势，基于Python的数据分析平台和工具，介绍数据分析的相关知识与技能。本书共7个项目，分为3部分：基础部分、数据分析部分、机器学习实战部分。基础部分包括项目一和项目二，介绍数据分析环境的搭建，以及NumPy的理论和实践知识；数据分析部分包括项目三~项目六，结合案例介绍数据检查、数据呈现、数据多维化等，涵盖真实数据分析工作的完整流程；机器学习实战部分只包括项目七，利用一
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