HBase实战英文原版非复印

303页英文原版，英文阅读基础即可阅读。提供项目参考使用。

如果您需要MongoDB权威指南的高清英文原版PDF，现在可以免费下载。

第二版《MongoDB权威指南》英文原版现已发行，并附有书签。阅读英文原著，汲取宝贵的见解。书中采用通俗易懂的英文，无需查阅字典即可轻松理解！

数据挖掘是从大量数据中提取有价值知识的过程，结合计算机科学、统计学和机器学习等领域理论，为商业决策、科学研究和社会问题提供洞察力。本资料详细讲解了数据挖掘领域，包括12个章节，与经典教材《数据挖掘：概念与技术》对应。第一章定义了数据挖掘的重要性，解释了在大数据时代发现模式和规律的关键性。数据挖掘目标包括分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘、异常检测和预测。第二章至第四章讨论了数据预处理，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。第五章至第七章介绍了分类算法如决策树、随机森林、支持向量机，以及聚类算法如K-means和层次聚类。第八章和第九章涉及特征选择和模型评估。第十章至第十二章探讨了数据

Hadoop权威指南第四版，英文原版，带目录，无水印，质量上乘。

数据挖掘概念与技术第三版（英文原版） 一、引言 1.1 为什么需要数据挖掘？随着信息技术的快速发展，企业和组织每天都会生成大量数据。这些数据虽然具有潜在价值，但如果不加以分析处理，就只是无意义的数字。数据挖掘正是用来从庞大数据中提取有用信息与知识的技术。 1.2 什么是数据挖掘？数据挖掘是一种通过算法从数据集中自动识别模式的过程。这些模式可能包括规则、关联、聚类和异常等。数据挖掘的目标是从数据中提炼出有价值的信息，以便帮助决策者做出更加科学的判断。 1.3 哪些类型的数据可以进行挖掘？数据挖掘能够应用于多种类型的数据集，具体包括：- 结构化数据：如关系数据库中的表格数据。- 半结构化数据：如X

Matlab与Simulink 5的参考手册详细介绍了其在工程学和数据分析中的应用。此外，文中还包含了Matlab 7的英文教材内容。欢迎下载使用！

这是Matlab和Simulink 5的Simulink参考手册的英文原版教程，内容详尽。此外，还包含了Matlab 7的英文教材。欢迎下载并查看。

数据库系统概念的第六版英文版，适用于课堂学习，非常实用。