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图书信息
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数据挖掘:理论、方法与实践 : 基于Python语言
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| ISBN： | 9787302722137 |
定价： | ￥39.50 |
| 作者： | 彭珍, 李华姣, 崔巍, 编著 |
出版社： | 清华大学出版社 |
| 出版时间： | 2026年08月 |
开本： | 26 |
| 装祯： | 平装 |
中图法： | TP311.131 |
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2026-10-14
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图书简介 | | 本书包括六章，详细介绍了数据挖掘含义、步骤、任务与准备，及数据挖掘的五大任务。这五大任务涵盖了决策树及其集成方法(如随机森林、Xgboost)、回归方法(包括各类回归)、支持向量机、各类神经网络(如ANN、图神经网络等)、贝叶斯模型(如朴素贝叶斯、贝叶斯信念网络)、一维时间序列预测、多维时间序列预测方法、Apriori算法、FP-growth算法、K-means聚类系列、层次聚类、基于密度的聚类、神经网络聚类、模糊聚类、离群点检测方法。 |
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