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MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:31

题名/责任者:
斯坦福数据挖掘教程/(美) 尤雷·莱斯科夫(Jure Leskovec), 阿南德·拉贾拉曼(Anand Rajaraman), 杰弗里·大卫·厄尔曼(Jeffrey David Ullman)著 王斌, 王达侃译
出版发行项:
北京:人民邮电出版社,2021
ISBN及定价:
978-7-115-55669-1/CNY129.00
载体形态项:
436页:图;24cm
并列正题名:
Mining of massive datasets
丛编项:
图灵程序设计丛书
个人责任者:
(美) 莱斯科夫 (Leskovec, Jure) 著
个人责任者:
(美) 拉贾拉曼 (Rajaraman, Anand) 著
个人责任者:
(美) 厄尔曼 (Ullman, Jeffrey David) 著
个人次要责任者:
王斌
个人次要责任者:
王达侃
学科主题:
数据采集-教材
学科主题:
机器学习-教材
中图法分类号:
TP181
中图法分类号:
TP274
一般附注:
图灵教育
版本附注:
据原书第3版译出
责任者附注:
责任者Leskovec规范汉译姓: 莱斯科夫
书目附注:
有书目
提要文摘附注:
本书主要内容包括分布式文件系统以及MapReduce工具,相似性搜索,数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法,搜索引擎技术,频繁项集挖掘,大规模高维数据集的聚类算法,Web应用中的关键问题—广告管理和推荐系统,社会网络图挖掘,降维处理以及大规模机器学习。
全部MARC细节信息>>
索书号 条码号 年卷期 馆藏地 书刊状态 还书位置
TP181/263 CN1873724   内阅图书     阅览 内阅图书
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