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000
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02611nam 2200361 450
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001
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CAL 012025402836
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005
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20260611112644.0
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010
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@a978-7-111-79163-8@dCNY149.00
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100
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@a20251127d2025 em y0chiy50 ea
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101
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1
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@achi@ceng
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102
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@aCN@b110000
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105
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@aak a 000yy
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106
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@ar
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200
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1
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@a机器学习基础:面向预测数据分析的算法、实用范例与案例研究@Aji qi xue xi ji chu@f(爱尔兰) 约翰·D.凯莱赫, 布莱恩·马克·纳米, 奥伊弗·达西著@d= Fundamentals of machine learning for predictive data analytics@ealgorithms, worked examples, and case studies@fJohn D. Kelleher, Brian Mac Namee, Aoife D’Arcy@g潘巍 ... [等] 译@zeng
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210
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@a北京@c机械工业出版社@d2025.11
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215
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@a19, 560页@c图@d26cm
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225
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2
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@a数据科学与大数据技术丛书@Ashu ju ke xue yu da shu ju ji shu cong shu
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@a据原书第2版译出
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306
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@a由MIT Press通过Bardon-Chinese Media Agency授权出版
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@a约翰·D.凯莱赫, 爱尔兰梅努斯大学汉密尔顿学院计算机科学教授, 专业领域包括人工智能、数据分析和机器学习、自然语言处理、空间认知和文本分析。布莱恩·马克·纳米, 都柏林大学的副教授, 同时也是Krisolis (一家数据分析咨询和培训公司) 的董事。奥伊弗·达西, The Analytics Store (一家数据分析和培训公司) 的首席执行官。潘巍黑龙江科技大学计算机与信息工程学院副教授, 硕士生导师。研究方向为机器视觉、具身智能和智慧农业应用等。
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320
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@a有书目 (第550-560页)
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330
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@a本书分为五大部分。第一部分包含第1-3章, 可便于读者对构建基于机器学习的预测数据分析框架及其核心知识有一个基本的了解和认识。第二部分包括第4-9章, 涵盖了主要的有监督机器学习的知识, 可以使读者对应用于数据分析的有监督机器学习方法有一个比较全面的理解和认识, 便于为以后的学习和工作奠定扎实的理论基础。第三部分包括第10章和第11章, 涵盖了有监督机器学习以外的一些常用学习方法, 可以使读者对聚类和强化学习方法的实现思想和设计过程有深度的理解。第四部分包括第12-14章, 主要给出了预测数据分析的两个实用案例: 客户流失和星系分类。第五部分包含4个附录, 详细给出了所涉及的基础数学知识, 便于读者查阅和学习。
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410
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0
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@12001 @a数据科学与大数据技术丛书
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@aFundamentals of machine learning for predictive data analytics : algorithms, worked examples, and case studies@mChinese
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@a面向预测数据分析的算法、实用范例与案例研究@Amian xiang yu ce shu ju fen xi de suan fa 、 shi yong fan li yu an li yan jiu
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0
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@a机器学习@Aji qi xue xi
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@aTP181@v5
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1
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@a凯莱赫@Akai lai he@g(Kelleher, John D.)@4著
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701
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1
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@a纳米@Ana mi@g(Namee, Brian Mac)@4著
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1
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@a达西@Ada xi@g(D’Arcy, Aoife)@4著
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702
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0
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@a潘巍@Apan wei@4译
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801
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0
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@aCN@b人天书店@c20251127
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905
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@b21523451-53@dTP181@e99@f3
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