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大数据分析-数据挖掘必备算法示例详解 版权信息
- ISBN:9787111555469
- 条形码:9787111555469 ; 978-7-111-55546-9
- 装帧:暂无
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>>
大数据分析-数据挖掘必备算法示例详解 本书特色
本书详细介绍了大数据分析,尤其是数据分类相关算法的原理及实现细节,并给出了每个算法的编程实例。全书共计21章,内容包括十大数据分类算法、十大从二元分类到多类分类的算法、九大属性选择算法、五大数据选择算法,若干集成学习方法和不均衡数据分类算法,以及大数据分析的平台与技术。本书可作为高等学校计算机科学与技术、数据科学与大数据技术、统计学、软件工程、地理信息系统等专业的研究生和高年级本科生的教材,也可作为科研人员、工程师和大数据爱好者的参考书。
大数据分析-数据挖掘必备算法示例详解 内容简介
本书详细介绍了大数据分析,尤其是数据分类相关算法的原理及实现细节,并给出了每个算法的编程实例。全书共计21章,内容包括十大数据分类算法、十大从二元分类到多类分类的算法、九大属性选择算法、五大数据选择算法,若干集成学习方法和不均衡数据分类算法,以及大数据分析的平台与技术。 本书可作为高等学校计算机科学与技术、数据科学与大数据技术、统计学、软件工程、地理信息系统等专业的研究生和高年级本科生的教材,也可作为科研人员、工程师和大数据爱好者的参考书。
大数据分析-数据挖掘必备算法示例详解 目录
大数据分析-数据挖掘必备算法示例详解 作者简介
张重生,男,1982年9月生,博士,教授,硕士生导师,河南大学大数据团队带头人。研究领域为大数据分析、深度学习、数据挖掘、数据库、实时数据分析。博士毕业于 INRIA,France(法国国家信息与自动化研究所)。2010年08月至2011年3月,在美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)计算机系,师从Carlo Zaniolo教授进行流数据挖掘方面的研究。 十多年来,一直从事数据库、数据挖掘、大数据分析相关的研究,发表SCI/EI论文20篇,含Information Sciences、Neurocomputing、IEEE ICDM、PAKDD、SSDBM等国际期刊和会议论文。作为项目负责人主持 4项科研项目,出版学术专著3部,获得3项国家发明专利,指导硕士研究生12名。
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