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出版时间：2017年12月

出版社：高等教育出版社

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基本信息 评价
  • 高等教育出版社
  • 9787040489118
  • 1版
  • 145815
  • 45184562-2
  • 16开
  • 2017年12月
  • 400
  • 工学
  • 计算机科学与技术
  • TP274
  • 统计学类
  • 本科
内容简介
本书是博雅大数据学院针对新开设的“数据科学与大数据技术”专业编写的数据科学导论课程教材。全书内容共分十五章，包括绪论、数据预处理、回归模型、分类模型、集成模型、聚类模型、关联规则挖掘、降维、特征选择、EM算法、概率图模型、文本分析、图与网络分析、深度学习、分布式计算。附录部分对相关的基础知识做了简要介绍。本书还提供了大量的数据分析实践案例，有助于加深读者对理论知识的理解，及培养其实际应用能力。本书可作为全国高等学校数据科学相关专业的本科生教材，也可供从事相关工作的技术人员参考使用。
目录
  • 前辅文
  • 第一章 绪论
    • 1.1 数据科学的基本内容
    • 1.2 对学科发展的影响
    • 1.3 对科学研究的影响
    • 1.4 数据科学的课程体系
    • 1.5 本书内容介绍
  • 第二章 数据预处理
    • 2.1 特征编码
    • 2.2 缺失值处理
    • 2.3 数据标准化
    • 2.4 特征离散化
    • 2.5 离群值检测
    • 2.6 其他预处理方法
    • 案例与实战
  • 第三章 回归模型
    • 3.1 线性回归
    • 3.2 线性回归正则化
    • 3.3 非线性回归
    • 案例与实战
  • 第四章 分类模型
    • 4.1 逻辑回归
    • 4.2 K 近邻
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