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本书系统地介绍了数据挖掘算法、原理及基于Python的实现方法,将算法原理与案例相结合,帮助读者建立数据挖掘领域的理论基础,提升基本的实践技能。本书共15章,主要包括数据挖掘概述、Python环境的搭建、数据预处理、数据集划分与交叉验证评分、回归、分类、集成学习、参数调优、降维、特征选择与特征联合、流水线、聚类、关联规
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本书深入分析了大数据存储、处理与管理技术,人工智能的核心算法与模型,尤其是它们在医疗、金融、智能制造等行业的应用,全面展示了这一领域的最新进展与前沿成果。本书的目的在于为读者提供一个清晰的框架,帮助其掌握大数据与人工智能的理论基础与技术细节,理解这两项技术如何相互融合,推动社会各行业的智能化变革。
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