本书共17章。第1章是概述，阐述数据挖掘的意义与实际应用。第2~8章介绍网络和数据技术基础知识。这一部分内...
2016.2
本书为了解数据可视化的重要内容和功能提供了多学科的视角，通过各种各样的案例分析，来演示可视化是如何让...
2016.1
本书全面介绍了数据挖掘的方法和建模技术，包括关联规则、聚集、神经网络、逻辑回归、多变量分析、R统计语...
2017.
这本书旨在探索数据科学家感兴趣的核心话题。它收集了各种数据源，并使用公开可用的R函数和R包评估这些数据...
2016.10
从海量的数据中收集、分析、提取有价值的信息需要功能强大的分析工具，本书结合R软件详细介绍了数据挖掘和...
2016.10
本书介绍了关联规则、分类、聚类分析、异常值探测、数据流挖掘、时间序列、图形挖掘、网络分析、文本挖掘和...
2016.9
本书首先对Activity Learning的概念进行了定义，接下来介绍了传感、机器学习、Activity识别、Activity发现...
2016.
本书系统介绍了移动对象数据挖掘的现状、技术。从微观、宏观、模式发现、原型系统开发四个角度介绍了移动对...
2016.11
数据挖掘是利用一种或多种计算机学习技术，从数据中自动分析并提取信息的处理过程，其目的是发现数据中潜在...
2016.10
数据挖掘(Data Mining)是从已有的少量数据中发现以前未知的、具有潜在应用价值的信息和模式，解决高噪声数...
2016.9