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小白学数据挖掘与机器学习——SPSSModeler案例篇

张浩彬
通俗易懂传授数据科学，结合SPSSModeler与行业案例。

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R语言数据分析与挖掘（微课版）

谢佳标　编著
本书由浅入深，内容丰富。全书共11章，主要内容包括第1章R语言数据分析概述、第2章R语言数据操作基础、第3章数据读写、第4章数据预处理、第5章数据的描述统计分析、第6章数据相关性分析、第7章R语言可视化基础、第8章高级可视化工具、第9章聚类分析、第10章关联规则、第11章分类及预测。

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文本数据挖掘——基于R语言

黄天元
文本是一种特殊的非结构化数据，在当今的大数据时代，其价值日趋凸显。本书利用开源而强大的R软件，对文本数据挖掘的概念、技术及技巧进行了系统的介绍。本书共11章，内容包括：走进文本数据挖掘，R语言快速入门，字符串的基本处理，用好正则表达式，导入各类文本数据，对各类文本数据进行预处理，文本特征提取的4种方法，基于机器学习的文本分类方法，文本情感分析，文本可视化，文本数据挖掘项目实践。本书还提供了丰富的应

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Python数据挖掘实战（微课版）

王磊
数据挖掘旨在发现蕴含在数据中的有价值的数据模式、知识或规律，是目前非常热门的研究领域。理解数据挖掘模型的原理、方法并熟练掌握其实现技术是数据挖掘从业者必备的能力。本书从理论模型和技术实战两个角度，全面讲述数据挖掘的基本流程、模型方法、实现技术及案例应用，帮助读者系统地掌握数据挖掘的核心技术，培养读者从事数据挖掘工作的基本能力。全书共12章，主要内容包括数据探索、数据预处理、特征选择、基础分类模型及

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数据挖掘——基于R语言的实战

张俊妮
本书以深入浅出的语言系统地讲解了数据挖掘的框架和基本方法，主要内容包括：数据挖掘与R语言概述、数据理解、数据准备、关联规则挖掘、聚类分析、线性模型与广义线性模型、神经网络的基本方法、决策树、基于决策树的模型组合、模型评估与比较。本书使用基于R语言的数据挖掘案例贯穿全书，并辅以上机实验和习题，帮助读者熟练使用R语言进行数据挖掘。

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平面设计基础与实战：小白的进阶学习之路

侯维静
集沟通技巧、设计思维、工作经验和项目实战于一体的设计教程。

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Python机器学习经典实例

用流行的Python库scikitlearn解决机器学习问题。

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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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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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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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机器学习（慕课版）

主编
本书是一本零基础的Illustrator软件的实战教材，旨在介绍如何使用Illustrator软件在平面设计领域的使用方法与技巧。本书首先介绍Illustrator软件在平面领域中的主要应用范围和领域，然后逐步由浅入深的介绍如何使用软件完成图形的设计与编辑、路径的绘制与编辑、图形样式的创建与编辑、文本与图表的创建与编辑、图层与蒙版的应用、效果类应用方法、混合与封套的应用方法等。书籍中所涉及的案例都

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机器学习（第2版）

赵卫东董亮　编著
机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识，还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外，本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容

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Python大数据分析与挖掘实战（微课版）

黄恒秋莫洁安谢东津张良均苏颖
本书以应用为导向，将理论与实践相结合，深入浅出地介绍了利用Python进行大数据分析与挖掘的基本知识，以及如何将其应用到具体领域的方法。本书分3篇：基础篇、案例篇和提高篇。基础篇(第1章-第6章)主要介绍Python基础知识及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、深度学习等方面的基础知识；案例篇(第7章-第11章)主要介绍利用Python进行金融、地理信息、交通、文本分析、图像识别等领域

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IBM SPSS Modeler 18.0数据挖掘权威指南

张浩彬
联袂推荐暨南大学教授、博士生导师刘建平，暨南大学研究生院副院长、经济学院统计学系副主任、教授、博士生导师陈光慧，天善智能创始人梁勇，IBM技术专家刘咏梅，IBM数据科学家钟云飞，广东省环保厅环境咨询专家委员会专家、广东柯内特环境科技有限公司总经理朱斌本书特色内容全面：涉及数据读取、数据处理、数据可视化、统计分析与检验、数据挖掘算法、自动建模、集成与扩展、模型部署、性能优化、数据挖掘方法论等诸多内容；讲解透彻：既有理论的讲解，又涵盖应用的实践，而且在工具的介绍上，尽可能包括每一个选项的内容和应用形式，力求让读者“吃透”每一章节的内容；突出实战：集行业经验、项目实践、算法剖析、应用技巧于一身，配套提供数据文件以及数据模型文件，方便读者动手实践。

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Python数据分析、挖掘与可视化（慕课版）

董付国
1.Python零基础，轻松学会数据分析与挖掘2.编码、分析、挖掘，数据分析全流程一次搞定3.微课视频，扫码即可观看，重点难点逐个击破本书适于统计学、数学、经济学、金融学、管理学以及相关理工科专业的本科生、研究生使用，也能够提高从事数据咨询、研究或分析等人士的专业水平和技能。

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机器学习从原理到应用

卿来云黄庆明
本书共11章，主要介绍机器学习的基本概念和两大类常用的机器学习模型，即监督学习模型和非监督学习模型。

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财政学习题与案例分析

申苗锋
财政学案例的数量和质量是支撑财政学案例教学的基本条件。《财政学习题与案例分析》一书正是适应财政学教材建设需要而出版的，在结构安排上，是与陈共主编的《财政学》教科书配套的辅助教材，所提供的案例，覆盖了教材的每一篇章。西藏案例作为一个特色章节放在最后一章。每个案例后都附有点评和讨论题，但在说明性案例后一般不做点评。本书由申苗锋担任主编、拟订提纲，并对全书初稿进行修改和总撰；由吕翠苹、尹芳霞担任副主编。

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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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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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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。

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高速列车智能自主定位模型与在线学习算法——基于应答器实测数据的机器学习

陈德旺著
本书利用武广高铁、京沪高铁和郑西高铁的大量实测数据开展研究，采用计算智能和机器学习等理论和方法，研究了几种比较典型的高速列车定位模型，尤其是基于应答器信息的模型参数在线学习算法，以提高列车定位精度和在线学习能力。最后，开发了高速列车职能定位软件，实现了相关的定位算法，并做了大量的比较和分析。