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数据挖掘与机器学习: 基础概念和算法/(美) 穆罕默德·J.扎基, (巴西) 小瓦格纳·梅拉, Mohammed J. Zaki, Wagner Meira, Jr., 计湘婷, 卢苗苗, 李轩涯

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    • 附注提要
    本书翔实地介绍了数据挖掘与机器学习相关内容, 包括数据矩阵、图数据、核方法、项集挖掘、聚类、贝叶斯分类器、决策树、支持向量机、线性回归、逻辑回归、神经网络、深度学习等概念和算法, 并且每章都配有练习题。本书新增了包括神经网络和深度学习在内的回归方法。读者可以利用书中介绍的相关算法分析从科研到商业分析等应用场合中各种数据的模式和模型。
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