数据挖掘与应用

作者: 张俊妮

出版社: 北京大学出版社

出版日期: 2014-08-01

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简介

本书简明、全面地介绍了数据挖掘的相关主题,包括数据理解与数据准备、关联规则挖掘、多元统计中的降维方法、聚类分析、神经网络、决策树方法、模型评估等内容。全书文字精炼,实例丰富,并附有相应程序,可供学生尽快理解相关内容并付诸实用。

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本书为北京大学光华管理学院教材。全书共分十章,主要内容包括数据理解和数据准备,多元统计中的降维方法,预测性建模的一些基本方法,神经网络,决策树,模型评估等。本书实例丰富,并附有相应SAS程序,以便于学生尽快理解相关内容并用以解决实际问题。

更多出版物信息
  • 版权: 北京大学出版社
  • 出版: 2014-08-01
  • 作者:张俊妮
  • 更新: 2023-03-22
  • 书号:9787301152393
  • 中图:TP311.13
  • 学科:
    工学
    控制科学与工程
    工学
    计算机科学与技术

作者信息

张俊妮

张俊妮,美国哈佛大学统计学博士,现为北京大学光华管理学院商务统计及经济计量系副教授。研究领域包括因果推断、贝叶斯分析、蒙特卡洛方法、数据挖掘。

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