数据挖掘：理论与实践

数据挖掘理论与实践

本书系统介绍了数据挖掘领域的知识体系和技术创新。在全面回顾前沿进展的基础上，第2版增加了挖掘流、时序、序列数据以及时空、多媒体、文本、Web数据等新内容。可作为该领域的学者、研究者和开发者的参考书，也可作为计算机及相关专业高年级本科生、研究生的教材。

数据挖掘 3 2024-06-06

数据挖掘理论与实践

这本数据挖掘讲义不仅适合初学者，还能深入解析数据挖掘的理论与实际应用。

数据挖掘 3 2024-07-15

数据挖掘的理论与实践

这本书是数据挖掘领域的经典教材，全面介绍了其重要知识和技术创新。第一版的基础上，第二版展示了最新的研究成果，包括挖掘流数据、时序和序列数据，以及时间空间、多媒体、文本和Web数据的挖掘。这本书适合数据挖掘和知识发现领域的教师、研究人员和开发人员阅读。

数据挖掘 2 2024-07-22

数据挖掘理论与实践综述

本书全面讲述了数据挖掘的概念、方法、技术和最新研究进展，经过全面修订，重点讨论了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等内容。还详细探讨了OLAP、离群点检测以及挖掘网络和复杂数据类型的方法，强调了其在各个重要应用领域中的应用。

数据挖掘 0 2024-08-15

数据库性能优化理论与实践

数据库性能优化是提高数据库响应速度和效率的关键，涉及索引优化、查询优化和资源调配。通过精细调整，可以显著改善系统的整体性能和用户体验。

Oracle 3 2024-07-25

数据挖掘理论与算法的探索

推荐一本详尽介绍数据挖掘理论和算法的书籍，帮助读者深入了解这一领域的核心概念和技术。书中涵盖了数据挖掘的基本原理、常用算法以及实际应用场景，适合对数据科学感兴趣的学习者和从业者。

数据挖掘 2 2024-07-13

数据挖掘概论与实践

数据挖掘基本概念 数据预处理与特征工程 分类、回归与聚类 数据挖掘技术及应用

数据挖掘 5 2024-05-25

MATLAB数学建模理论与实践探索

《MATLAB数学建模方法与实践》是一本探讨如何使用MATLAB进行数学建模的专著，帮助读者掌握利用这一强大工具解决实际问题的技能。书中详细介绍了数学建模的基本概念、步骤以及MATLAB在建模过程中的应用。通过阅读这本书，读者不仅可以了解数学建模的理论基础，还能学习到实际操作中的技巧和经验。MATLAB的强大功能使得复杂的数学模型可以被快速建立和求解，大大提高了工作效率。书中还涵盖了数学模型的构建、MATLAB基础知识、数值计算、符号计算、数据处理与可视化等关键内容。

算法与数据结构 1 2024-08-04

深入Schema：Oracle数据库理论与实践

让我们从Scott用户开始，探索在Schema上的工作。我们将学习如何创建表、创建视图以及创建存储过程，并将理论知识应用到实际开发中。

Oracle 3 2024-05-19