内容简介
《大数据挖掘与统计机器学习》系统介绍了大数据挖掘与统计机器学习的基本概念、方法和技术，并结合实际案例进行深入讲解。本书内容包括数据预处理、分类与回归、聚类分析、关联规则挖掘、文本挖掘、社交网络分析等，适合作为高等院校相关专业的教材，也可作为从事数据分析和挖掘的研究人员和技术人员的参考书。
目录
总序
1.1 名词演化
1.2 基本内容
1.3 数据智慧
第1章 概述
2.1 多元线性回归
2.2 压缩方法：岭回归与Lasso
2.3 Lasso 模型的求解与理论性质
2.4 损失函数加罚的建模框架
2.5 上机实践
第2章 线性回归方法
3.1 分类问题综述与评价准则
3.2 Logistic回归
3.3 线性判别
3.4 上机实践
第3章 线性分类方法
4.1 基本概念
4.2 理论方法
4.3 数据重利用方法
4.4 上机实践
1.1 名词演化
1.2 基本内容
1.3 数据智慧
第1章 概述
2.1 多元线性回归
2.2 压缩方法：岭回归与Lasso
2.3 Lasso 模型的求解与理论性质
2.4 损失函数加罚的建模框架
2.5 上机实践
第2章 线性回归方法
3.1 分类问题综述与评价准则
3.2 Logistic回归
3.3 线性判别
3.4 上机实践
第3章 线性分类方法
4.1 基本概念
4.2 理论方法
4.3 数据重利用方法
4.4 上机实践
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