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机器学习与数据挖掘理论及案例分析
本书将从五个部分展开:(1)机器学习与数据挖掘基础:介绍机器学习与数据挖掘的基础理论,包括基本概念、数据挖掘基本过程、数据挖掘的基本应用;(2)数据及数据预处理:介绍数据的基本类型预计数据预处理的基本方法,包括数据除噪、缺失值的处理、数据冗余处理、数据降维、数据转换等方法;(3)数据挖掘基本方法:在上述理论与技术的基础上,介绍数据挖掘的经典理论,包括关联规则分析、聚类分析、分类分析等;(4)数据挖掘的扩展内容:包括集成学习、知识图谱、国产开源框架分析等内容;(5)数据挖掘发展前沿:介绍学术界及产业界在机器学习、数据挖掘等领域的前沿研究进展。
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