*完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考,以到貨標的為正確資訊。 印行年月:202405*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況,謝謝。 台灣(台北市)在地出版社,每筆交易均開具統一發票,祝您中獎最高1000萬元。 書名:大數據分析與挖掘 ISBN:9787302662006 出版社:清華大學 著編譯者:劉偉 頁數:248 所在地:中國大陸 *此為代購商品 書號:1642203 可大量預訂,請先連絡。 內容簡介 作為近十幾年來大數據、人工智慧行業飛速發展最重要的驅動技術之一,大數據分析與挖掘已經成為各個行業商業決策的必備技術。本書緊跟數據科學前沿,旨在幫助讀者建立大數據分析與挖掘的思維框架,培養其使用數據驅動的方法解決商業決策問題的能力。本書秉承經典、主流和發展的理念,重點介紹了大數據分析與挖掘的主要步驟,關聯分析、分類和聚類等經典演算法的原理以及文本挖掘和深度學習等最新演算法和應用。本書內容設計採用「演算法原理+商業案例」的方式,突出課程的實踐性和應用性特點。 本書適合作為開設數據挖掘、機器學習及大數據分析類課程的高校課程教材,也可作為從事數據挖掘開發、高級數據分析的企事業單位工作人員以及從事大數據分析應用研究的科研人員的參考書。作者簡介 劉偉,東北財經大學管理科學與工程學院教授、博士生導師,遼寧省一流本科課程「管理信息系統」「數據挖掘與商務智能」課程負責人。主要研究方向為數字化創新與組織戰略,大數據與社會化創新、數據挖掘與商務智能。主講課程為管理信息系統、數據挖掘與商務智能、信息技術戰略與管理、信息系統研究的理論與方法。入選遼寧省「百千萬」人才工程百人層次、遼寧省高等學校優秀人才支持計劃、遼寧省高等學校創新人才支持計劃、遼寧省優秀研究生導師。在《管理世界》《系統工程理論與實踐》《中國管理科學》和International Journal of Production Research、IEEE Transactions on Engineering Management等期刊發表論文60餘篇。主持國家社會科學基金項目等課題20餘項。出版學術專著3部。主編《管理信息系統》等教材3部。目錄 第1章 大數據分析與挖掘概論1 1 大數據及其應用 1 2 大數據分析與挖掘的相關概念 1 3 大數據分析與挖掘的模式 1 4 大數據分析與挖掘技術 課後習題 應用實例 即測即練 第2章 數據預處理 2 1 數據類型 2 2 數據的鄰近性度量 2 3 數據預處理過程 2 4 數據預處理方法 課後習題 應用實例 即測即練 第3章 特徵工程與降維 3 1 特徵工程 3 2 降維方法 課後習題 應用實例 即測即練 第4章 關聯分析 4 1 關聯規則的概念 4 2 Apriori演算法 4 3 FPGrowth演算法 4 4 關聯規則評價 課後習題 應用實例 即測即練 第5章 回歸分析 5 1 回歸分析概述 5 2 線性回歸 5 3 線性回歸正則化 5 4 邏輯回歸 課後習題 應用實例 即測即練 第6章 分類 6 1 分類方法概述 6 2 決策樹分類 6 3 樸素貝葉斯 6 4 k最近鄰 6 5 支持向量機 6 6 模型評估與選擇 課後習題 應用實例 即測即練 第7章 集成分類方法 7 1 集成分類方法概述 7 2 Boosting 7 3 Bagging 課後習題 應用實例 即測即練 第8章 聚類 8 1 聚類概述 8 2 基於劃分的聚類方法 8 3 基於層次的聚類方法 8 4 基於密度的聚類方法 8 5 基於網格的聚類方法 8 6 基於模型的聚類方法 8 7 聚類評估 課後習題 應用實例 即測即練 第9章 文本挖掘 9 1 文本挖掘概述 9 2 文本表示方法 9 3 文本降維 9 4 主題分析 9 5 情感分析 課後習題 應用實例 即測即練 第10章 神經網路與深度學習 10 1 深度學習概述 10 2 多層感知機 10 3 反向傳播演算法 10 4 卷積神經網路 10 5 循環神經網路 10 6 深度學習方法的優化 課後習題 應用實例 即測即練 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢,查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號,我們即儘速上架。 |