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• 010 __ |a 978-7-302-52681-0 |d CNY79.80

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• 101 1_ |a chi |c eng

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• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 数据挖掘原理 |9 shu ju wa jue yuan li |b 专著 |f (英)麦克斯·布拉默(Max Bramer)著 |g 王净译

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2019

• 215 __ |a 12,423页 |c 图 |d 24cm

• 300 __ |a 国外计算机科学经典教材

• 305 __ |a 由德国施普林格公司授权出版 据原书第3版译出

• 306 __ |a 本书限中国大陆发行

• 312 __ |a 版权页英文题名：Principles of data mining

• 330 __ |a 本书共分22章，另有5个附录。第1-3章主要介绍数据挖掘的基本概念和分类，重点分析朴素贝叶斯算法和最近邻算法。第4-15章描述决策树，包括属性选择的不同标准、预测分类器的精度、避免过度拟合、连续属性离散化、熵、归纳分类的模块化规则、集成分类等。第16-18章主要介绍关联规则挖掘的相关内容。第19章和第20章讲述聚类和文本挖掘。第21章和第22章讲述如何对流数据进行分类。

• 510 1_ |a Principles of data mining |z eng

• 606 0_ |a 数据采集 |j 教材

• 690 __ |a TP274 |v 5

• 701 _0 |c (英) |a 布拉默 |9 bu la mo |c (Bramer, Max) |4 著

• 702 _0 |a 王净 |9 wang jing |4 译

• 801 _0 |a CN |b 浙江省新华书店集团公司 |c 20191017

• 801 _2 |a CN |b Wuxilib |c 20200624

• 905 __ |a Wuxilib |d TP274/413