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上传时间: 2014-01-03
上传用户:woshini123456
数据挖掘原理英文原版第二版,MIT出版社,数据挖掘的经典书籍,是对数据挖掘概念和技术的一次全面介绍,适合作为参考书籍。
上传时间: 2013-12-16
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C/S(Client/Server,客户端/服务器)结构和 B/S(Browser/Server,浏览 器/服务器)结构是大家熟知的也是现在市面上使用最多的两种软件 体系结构。随着信息技术与网络技术的发展,WEB技术的日益成熟, C/S结构有逐渐被 B/S结构取代的趋势。
上传时间: 2014-01-21
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实用电子技术专辑 385册 3.609Gjk-b交通信号控制机原理图 1.3M.rar
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上传时间: 2014-05-05
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NS32F103x8(B) 软件硬件兼容STM32F103C8/CBT6,实际测试过,完全可以兼容。支持国产,国产加油!
标签: ns32f103x8 STM32
上传时间: 2021-10-31
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统计学习基础:数据挖掘、推理与预测介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法,但强调的是概念,而不是数学。许多例子附以彩图。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛,从有指导的学习(预测)到无指导的学习,应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题,是同类书籍中介绍得最全面的。计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战,这导致了统计学领域新工具的发展,并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础,但常常用不同的术语来表达。【内容推荐】《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》试图将学习领域中许多重要的新思想汇集在一起,并且在统计学的框架下解释它们。随着计算机和信息时代的到来,统计问题的规模和复杂性都有了急剧增加。数据存储、组织和检索领域的挑战导致一个新领域“数据挖掘”的产生。数据挖掘是一个多学科交叉领域,涉及数据库技术、机器学习、统计学、神经网络、模式识别、知识库、信息提取、高性能计算等诸多领域,并在工业、商务、财经、通信、医疗卫生、生物工程、科学等众多行业得到了广泛的应用。【作者简介】Trevor Hastie,Robert Tibshirani和Jerome Friedman都是斯坦福大学统计学教授,并在这个领域做出了杰出的贡献。Hastie和Tibshirani提出了广义和加法模型,并出版专著“Generalized Additive Models”。Hastie的主要研究领域为:非参数回归和分类、统计计算以及生物信息学、医学和工业的特殊数据挖掘问题。他提出主曲线和主曲面的概念,并用S-PLUS编写了大量统计建模软件。Tibshirani的主要研究领域为:应用统计学、生物统计学和机器学习。他提出了套索的概念,还是“An Introduction to the Bootstrap”一书的作者之一。Friedman是CART、MARS和投影寻踪等数据挖掘工具的发明人之一。他不仅是位统计学家,而且是物理学家和计算机科学家,先后在物理学、计算机科学和统计学的一流杂志上表发论文80余篇。
标签: 统计
上传时间: 2022-05-04
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电子技术常用数据手册
上传时间: 2013-06-01
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21世纪大学新型参考教材系列 集成电路B 荒井
上传时间: 2013-04-15
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数据转换技术
上传时间: 2013-04-15
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数据融合技术及其应用
上传时间: 2013-06-01
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