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题名:
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数据科学基础 / 吴喜之, 张敏编著 , |
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ISBN:
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978-7-300-33466-0 价格： CNY59.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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177页 图 26cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 中国人民大学出版社 出版日期： 2025 |
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内容提要:
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本书精选了5章内容。第1章为数据初等描述；第2章介绍传统统计基本思维方式，可作为参考；第3章系统深入地介绍有监督学习基础，包括回归及分类概念方法，重点介绍决策树；第4章介绍机器学习组合算法及模型；第5章详细介绍神经网络的基本概念。内容聚焦于决策树、神经网络等既基础又具扩展功能的方法，未罗列扩展性不强的方法。 |
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主题词:
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面向对象语言 程序设计 |
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中图分类法:
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TP312.8PY 版次： 5 |
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主要责任者:
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吴喜之 编著 |
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主要责任者:
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张敏 编著 |
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责任者附注:
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吴喜之，北京大学数学力学系本科毕业，北卡罗来纳大学统计学博士。中国人民大学统计学院教授，博士生导师。 |
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责任者附注:
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曾在，张敏重庆工商大学讲师。作为第一作者发表CSSCI、CSCD、SC 文章多篇，主持或参与国家级及省部级课题多项，作为第二作者出版关于数据科学的教材多部。 |