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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：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：人工数学
    《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法、大规模高维数据集的聚类算法
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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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    前往：等级考试
    《全国计算机等级考试-四级教程-数据库工程师》数据库应用系统分析及规划、数据库设计及实现、数据库存储技术、并发控制技术、数据库管理与维护、数据库技术的发展及新技
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    前往：等级考试
    《全国计算机等级考试四级教程-数据库工程师》数据库应用系统分析及规划、数据库设计及实现、数据库存储技术、并发控制技术、数据库管理与维护、数据库技术的发展及新技
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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：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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