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内容介绍：
走进数据科学：博大精深，美不胜收
01 整装待发
02 学而不思则罔
03 知行合一
04 从数据到知识
05 分类问题
06 聚类及其它数据挖掘问题
07 隐私保护与并行计算
08 迷雾重重
09 相关学习资源
数据预处理：抽丝剥茧，去伪存真
01 数据清洗
02 异常值与重复数据检测
03 类型转换与采样
04 数据描述与可视化
05 特征选择
06 主成分分析
07 线性判别分析
08 相关学习资源
从贝叶斯到决策树：意料之外，情理之中
01 贝叶斯奇幻之旅
02 朴素是一种美德
03 数据、规则与树
04 植树造林学问大
05 相关学习资源
神经网络：巨量并行，智慧无限
01 智慧之源神经元
02 会学习的神经元
03 从一个到一群
04 层次分明，责任到人
05 管中窥豹，抛砖引玉
06 相关学习资源
支持向量机：数学之美，巅峰之作
01 最大间隔
02 线性SVM
03 数学家的把戏
04 致敬真神
05 相关学习资源
聚类分析：物以类聚，人以群分
01 无监督学习
02 K-Means
03 期望最大法
04 密度与层次
关联规则：营销购物，自有乾坤
01 项集与规则
02 支持度与置信度
03 误区
04 Apriori 算法
05 实例分析
06 序列模式
07 相关学习资源
推荐算法：察言观色，投其所好
01 无所不在的推荐
02 隐含语义分析
03 PageRank传奇
04 协同过滤
05 告诉你一个真实的推荐
集成学习：兼听则明，偏听则暗
01 民主协商：Ensemble
02 群策群议：Bagging
03 环环相扣：Boosting
04 集成之美：AdaBoost
05 继往开来：RegionBoost
进化计算：大道至简，万物之本
01 人与自然
02 尽善尽美
03 走向进化
04 遗传算法初探
05 遗传算法进阶
06 遗传程序设计
07 万物皆进化
08 相关学习资源
美丽数据说：阆苑仙葩，美玉无瑕
01 数据之美
02 南国紫荆亦芬芳
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发表于 2018-6-19 10:52:18
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发表于 2018-7-28 16:49:48
