书籍名称：地球科学大数据挖掘与机器学习
页数：269
作者：周永章，张良均，张奥多，王俊著
出版时间：2018
ISBN：9787306064097
出版社：广州：中山大学出版社
简介：
前部分目录
第1章 绪论——1
1.1 科学研究第四范式——1
1.2 地球科学数据——3
1.3 大数据挖掘的基本任务——7
1.4 大数据挖掘建模过程——8
1.5 常用数据挖掘建模工具——10
第2章 数据清洗与预处理——15
2.1 数据清洗——15
2.2 数据集成与融合——19
2.3 数据变换——22
2.4 数据规约——26
2.5 离群点检测——31
2.6 Python主要数据预处理函数——37
第3章 高维数据的降维——44
3.1 相关分析——44
3.2 典型相关分析——47
······
······
······
声明：本站资源均来源于互联网，旨在给网友提供一个交流学习的平台，产生费用仅为网站运营赞助费。版权属于原作者，若有侵权，请联系微信客服告知，我们会立即处理。
