模式识别--原理方法及应用

出版社:清华大学出版社
作者:J.P.Marquesdesa
页数:302
本书主要内容包括模式识别的基本概念、模式识别的主要研究方法,包括统计模式识别方法、神经网络方法和结构模式的识别方法,同时介绍了该领域的最新研究方法和成果。,

数据挖掘,计算机,计算机技术,机器学习,数据分析

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应用时间序列分析

出版社:北京大学出版社
作者:何书元 编
页数:332
字数:300000
《应用时间序列分析》是高等院校"应用时间序列分析"课程的教材,较系统讲授应用时间序列分析的基本理论、方法以及应用。《应用时间序列分析》以时间序列的线性模型和平稳序列的谱分析为主线,介绍平稳时间序列的基,

数学,时间序列,统计,时间序列分析,数据分析,统计学,数据挖掘,中国

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生物信息学中的数据挖掘方法及应用

出版社:科学出版社
作者:梁艳春 等著
页数:216
《生物信息学中的数据挖掘方法及应用》针对生物信息学领域的一些前沿课题,以数据挖掘算法为中心,系统地介绍了机器学习、统计学习及多种智能算法在生物信息学相关领域的应用,为生物信息学方向的初学者提供了入门知,

数据挖掘,生物信息学,生态

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吴立德学术论文选

出版社:复旦大学
作者:吴立德
页数:424
字数:466000
本书选编了吴立德教授的28篇论文,内容涉及到概率论和数理统计、上海市地面沉降控制、石油地震勘探资料的数字处理、图像视频处理、模式识别、计算机视觉和自然语言处理等等,基本上能够反映吴立德教授的学术贡献。,

数据挖掘,机器学习

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基于粗糙集的不确定决策/不确定理论与优化丛书

出版社:清华大学出版社
作者:张文修
页数:275
字数:323000
本书以粗糙集、概念格以及包含度理论为工具,论述不确定环境下的决策规则提取方法与规则融合方法,特别研究了决策规则的属性特征以及决策规则简化的数学模型。同时,本书针对各种不同的复杂系统和不同的关系,从不同,

决策,学习,数学,数据挖掘

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计算几何若干方法及其在空间数据挖掘中的应用

出版社:冶金工业出版社
作者:樊广佺
《计算几何若干方法及其在空间数据挖掘中的应用》是以2003年国家科技成果重点推广计划项目——集成化组合构件式知识发现软件系统(ICCKDSS,项目编号2003EC000001)为背景而编写的。ICCK,

数学,数据挖掘,机器学习

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复杂数据统计方法

出版社:中国人民大学出版社
作者:吴喜之
页数:228
字数:248000
基于R的应用,《复杂数据统计方法——基于r的应用》用自由的日软件分析30多个可以从国外网站下载的真实数据,包括横截面数据、纵向数据和时间序列数据,通过这些数据介绍了几乎所有经典方法及最新的机器学习方法。 《复杂数据,

统计,数据挖掘,数据分析,统计学,Statistics

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让数据告诉你

出版社:复旦大学出版社
作者:陆立强
页数:193
《让数据告诉你》用一种比较通俗的方式向大学生介绍数据分析的基础知识和基本方法,以帮助他们全面理解和正确把握数据、培养定量化的思维方式。在五彩缤纷的现实世界中,到处充斥着数字。这些数字有时会让人看得眼花,

统计学,数学,统计,科普,数据挖掘,方法论,社会学,经济

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实验设计与分析

出版社:人民邮电出版社
作者:(美)蒙哥马利(Montgomery,D.C)
页数:548
字数:882000
本书作为实验设计与分析领域的名著, 是作者在亚利桑那州立大学、华盛顿大学和佐治亚理工学院三所大学近40年实验设计教学经验的基础上编写的. 全书内容广泛, 实例丰富,包括简单比较试验、析因设计、分式析因,

数据分析,统计学,统计,方法论,数学,数据挖掘,研究方法

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生物信息学

出版社:化学工业出版社
作者:伦盖威尔
页数:430
运用计算机对生物信息进行收集、处理、分析和模拟的生物信息学为药物的研究与开发过程带来了革新性的变化。本书原著由致力于生物信息学组件和算法研究的全球知名专家编写,从应用角度对生物信息学技术进行了阐述。本,

pharmaceutics,生物信息学,数据挖掘,机器学习,算法,统计学

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基于广义线性模型的多元统计建模

出版社:北京世界图书出版公司
作者:L.Fahrmeir,
页数:425
本书主要讨论广义线性模型在单变量及多变量回归分析中的应用。书中通过生物学、经济学和社会学等方面多达60余个应用实例,对近年来广义线性模型新的科研成果作了系统介绍,内容新颖,实用性强。 本书为英文版,

数据挖掘,统计学

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多元数据分析

出版社:机械工业出版社
作者:Joseph F. Hair,William C. Black,Barry J. Babin,Rolph E. Anderson
页数:800
Multivariate Data Analysis,本书是一本面向应用的经典多元数据分析教材,自1979年出版第1版至今,深受读者好评。本书循序渐进地介绍了各种多元统计分析方法,并通过丰富的实例演示了这些方法的应用。书中不仅涵盖多元数据分析的基本方法,,

数据分析,Math,数据挖掘,概率论与数理统计,Methodology,数学,统计

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