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000
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01317nam 2200301 450
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001
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CAL 012025137865
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005
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20260615103426.22
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010
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@a978-7-300-33775-3@dCNY56.00
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100
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@a20250530d2025 em y0chiy50 ea
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101
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0
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@achi
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102
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@aCN@b110000
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105
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@aa a 000yy
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200
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1
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@a应用回归及分类:基于R与Python的实现@Aying yong hui gui ji fen lei@d= Applied regression and classification@ewith R and Python@f吴喜之, 张敏编著@zeng
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205
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@a3版
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210
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@a北京@c中国人民大学出版社@d2025.05
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215
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@a268页@c图@d26cm
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225
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2
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@a基于R应用的统计学丛书@Aji yu R ying yong de tong ji xue cong shu
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320
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@a有书目 (第265-268页)
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330
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@a本书详细介绍了经典线性回归和广义线性模型, 这些模型是回归分析的基础, 适用于各种实际问题的建模和预测。在机器学习回归方法方面: 本书涵盖了决策树、bagging、随机森林、mboost、人工神经网络、支持向量机、k最近邻方法等多种技术。这些方法在现代数据分析中得到了广泛应用, 具有强大的预测能力和灵活性。
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410
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0
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@12001 @a基于R应用的统计学丛书
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510
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1
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@aApplied regression and classification@ewith R and Python@zeng
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606
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0
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@a回归分析@Ahui gui fen xi
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690
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@aO212.1@v5
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690
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@aO21@v4
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701
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0
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@a吴喜之@Awu xi zhi@4编著
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701
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0
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@a张敏@Azhang min@4编著
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801
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0
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@aCN@b人天书店@c20250530
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905
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@b21530408-10@dO21@e118@f3
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| 应用回归及分类:基于R与Python的实现= Applied regression and classification：with R and Python/吴喜之, 张敏编著.-3版.-北京：中国人民大学出版社，2025.05 |
| 268页：图；26cm.-(基于R应用的统计学丛书) |
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| ISBN 978-7-300-33775-3：CNY56.00 |
| 本书详细介绍了经典线性回归和广义线性模型, 这些模型是回归分析的基础, 适用于各种实际问题的建模和预测。在机器学习回归方法方面: 本书涵盖了决策树、bagging、随机森林、mboost、人工神经网络、支持向量机、k最近邻方法等多种技术。这些方法在现代数据分析中得到了广泛应用, 具有强大的预测能力和灵活性。 |
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正题名：应用回归及分类:基于R与Python的实现
索取号：O21/118
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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1
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1530408
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215304089
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十六楼书库一区/
[索取号:O21/118]
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在馆
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架位导航
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2
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1530409
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215304098
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十六楼书库一区/
[索取号:O21/118]
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在馆
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架位导航
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3
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1530410
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215304105
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十六楼书库一区/
[索取号:O21/118]
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在馆
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架位导航
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