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题名/责任者:

斯坦福数据挖掘教程/(美)尤雷·莱斯科夫(Jure Leskovec)，(美)阿南德·拉贾拉曼(Anand Rajaraman)，(美)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:

16,436页;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 (信息技术， 1972-) 译

个人次要责任者:

王达侃 (计算机技术) 译

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:

TP274

中图法分类号:

TP181

版本附注:

据原书3版译出

提要文摘附注:

本书由斯坦福大学“Web挖掘”课程的内容总结而成，主要关注极大规模数据的挖掘。书中包括分布式文件系统、相似性搜索、搜索引擎技术、频繁项集挖掘、聚类算法、广告管理及推荐系统、社会网络图挖掘和大规模机器学习等主要内容。第3版新增了决策树、神经网络和深度学习等内容。几乎每节都有对应的习题，以此来巩固所讲解的内容。

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