本书围绕典型的数据挖掘任务,介绍基本概念、基本理论和经典算法,融入该领域的最新进展,并结合实际案例介绍如何开展数据挖掘实践应用。全书共9章,第1章对数据挖掘进行概述,第2章介绍数据准备相关知识,第3章和第4章介绍分类的多种技术,包括决策树、规则归纳、朴素贝叶斯,以及神经网络、支持向量机、集成学习等,第5章介绍回归分析,

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本书全面介绍面向对象分析设计与建模,共分为三部分。第一部分是概论,介绍面向对象分析设计与建模技术的概念和内涵,软件模型的概念和内容。第二部分介绍UML的知识。第三部分是第3-7章,结合一个工程案例介绍软件的业务分析与建模、需求分析与建模、系统分析与建模、软件架构设计与建模,以及软件详细设计与建模。

本书从基本概念出发,逐步深入具体算法的应用与实现,帮助读者建立全面的知识体系。书中详细讲解了数据分析与可视化工具的使用方法,通过经典数据集展示数据预处理、特征工程及模型训练的过程。涵盖监督学习、非监督学习等多种任务的经典算法,包括决策树、支持向量机和文本聚类等,每种算法均配有详细的Python代码示例,确保理论与实践相

本书为“十四五”职业教育国家规划教材，同时也是国家职业教育计算机应用技术专业教学资源库配套教材。全书共分为5个模块、15个单元，以SQLServer数据库管理系统为主线，按照“数据库设计—数据库创建—数据库中数据使用—数据库中对象操作—数据库管理”这样的数据库技术应用能力递进过程组织编写，以项目化教学贯穿整书，构建以工

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