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    前往：数据挖掘
    《数据挖掘导论》数据挖掘作为数据分析与决策支持的重要技术，已在各行各业得到了更为广泛的应用
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    前往：机器学习
    《机器学习导论》涵盖了监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树、线性判别式
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    前往：柔性头脑
    《图解金字塔原理》是赢家习惯系列之一，是一本献给职场人士与在校大学生用逻辑方法去思考、写作和解决问题的实战指南
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    前往：数据挖掘
    《数据挖掘_实用机器学习技术_原书第2版》各种模型(决策树，关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网以及神经网络)以及在实践中的运用，所存任缺陷的分析
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    前往：数据挖掘
    《数据挖掘与知识发现》关联规则、聚类分析、决策树、贝叶斯网络、人工神经网络、支持向量机、粗糙集、模糊集等数据挖掘模型与算法
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    前往：数据挖掘
    《数据挖掘技术与应用》概述，数据采集、集成与预处理技术，多维数据分析与组织，预测模型研究与应用，关联规则模型
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    前往：人工智能
    《机器学习实战》在现今大数据时代的背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，使得这一过去为分析师与数学家所专属的研究领域越来越为人们瞩目
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    前往：机器学习
    《机器学习与数据挖掘方法和应用》工程设计，文本、图像和音乐，网页分析、计算机病毒和控制，医疗诊断、生物医疗信号分析和水质分析中的生物信号处理
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    前往：数据挖掘
    《数据挖掘教程》背景信息、相关概念、主要技术、分类、聚类和关联规则的常用算法、Web挖掘、空间、时序数据和序列
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    前往：编程语言
    《C+++Primer中文版.第4版》书中不但新增大量教学辅助内容，用于强调重要的知识点，提醒常见的错误，推荐优秀的编程实践，给出使用提示，还包含大量来自实战的示例和习题
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    前往：数据挖掘
    《数据挖掘导论》数据、分类、关联分析、聚类和异常检测，涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，讨论概念和算法
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