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数据挖掘:商业数据分析技术与实践
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作者:[美]盖丽特·徐茉莉(Galit Shmueli) 彼得·布鲁斯(Peter C. Bruce)米娅·斯蒂芬斯(Mia L. Stephens)尼廷·帕特尔(Nitin R. Patel) 著 ,阮敬 严雪林 周暐 译
出版时间:2018/6/1
ISBN:9787302497660
出 版 社:清华大学出版社
中图法分类:
F713.51
页码:416
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版次:1
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内容简介
本书采用SAS公司的统计软件包JMP Pro进行实践性应用,使用引人入胜的实际案例来构建关键数据挖掘方法(尤其是分类和预测的预测模型)的理论及其实践理解。本书所讨论的主题包括数据可视化、降维、聚类、线性和逻辑回归、分类和回归树、判别分析、朴素贝叶斯、人工神经网络、增量模型、集成算法以及时间序列预测等。
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