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数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典
更新时间:2018-12-27 19:01:15
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本书从数据挖掘基础、数据挖掘经典算法、数据挖掘业务建模与模型评价、SPSSClementine数据挖掘实务这4方面对数据挖掘技术进行了全面介绍。本书共24章,分为4部分。第1部分介绍数据挖掘的基本概念及数据挖掘应用的基本原理。第2部分介绍了回归分析、贝叶斯网络、聚类分析、决策树算法、关联规则、粗糙集、神经网络模型、遗传算法等。第3部分是数据挖掘建模和模型模型评价的基础知识。第4部分包括SPSSClementine数据挖掘项目的实现和具体实施,以及3个典型案例。
上架时间:2009-08-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
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云数据中心基础
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数据挖掘算法实践与案例详解
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大数据SQL优化:原理与实践
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Python数据分析、挖掘与可视化从入门到精通
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Python数据分析与挖掘实战(第3版)
本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准,前两版销售超过15万册,被国内100余所院校采用为教材,同时也被广大数据科学工作者奉为经典。本书以真实项目案例为驱动,以真实的行业应用为依托,帮助读者快速掌握数据分析与挖掘的相关技术、流程与方法。本书精选了7个经典实战案例,涵盖了房地产、零售、互联网等多个领域,将Python编程知识、数据分析与挖掘知识和行业知识融合,让读者在实践中快速地掌握针计算机14万字 - 会员
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