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大数据挖掘与统计机器学习
全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会推荐用书
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简介
本书介绍数据挖掘与统计机器学习领域最常用的模型和算法,包括最基础的线性回归和线性分类方法,以及模型选择和模型评价的概念和方法,进而介绍非线性的回归和分类方法(包括决策树与组合方法、支持向量机、神经网络以及在此基础上发展的深度学习方法)。最后介绍无监督的学习中聚类方法和业界广泛使用的推荐系统方法。
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