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共98章
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版权信息
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大数据与“智能+”产教融合丛书编辑委员会
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丛书序一
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丛书序二
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前言
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第1章 工业大数据分析概览
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1.1 工业大数据分析的范畴与特点
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1.2 数据挖掘的过程方法
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1.3 数据分析工具软件
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1.4 工业大数据分析师的算法修养
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参考文献
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第2章 数据预处理
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2.1 数据操作基础
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2.2 数据分析的数据操作技巧
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2.3 探索型数据分析（EDA）
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2.4 数据质量问题
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2.5 特征提取
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2.6 特征选择
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参考文献
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第3章 机器学习算法
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3.1 统计分析
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3.2 统计分布拟合
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3.3 线性回归模型
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3.4 多元自适应回归样条（MARS）
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3.5 神经网络
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3.6 决策树
3.7 支持向量机（SVM）
3.8 隐马尔可夫模型
3.9 概率图模型与贝叶斯方法
3.10 集成学习
3.11 模型评价
3.12 聚类
3.13 关联规则
3.14 深度学习
3.15 机器学习算法的其他视角
参考文献
第4章 时序数据挖掘算法
4.1 时序算法简介
4.2 信号处理算法
4.3 时序分解
4.4 时序分割
4.5 时序再表征
4.6 序列模式挖掘
4.7 时序异常检测
4.8 时序聚类
4.9 时序分类
4.10 时序预测
参考文献
第5章 其他算法
5.1 最优化算法
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