当前位置:首页 > 名称

大约有566,122项符合查询结果项。(搜索耗时:0.5958秒)

为您推荐: 数据可视化分析基于r语言 数据可视化分析基于r语言第3版 r语言 多元统计分析及r语言建模 证券分析师的最佳实践指南 心理咨询与治疗的理论和实践

  • 国外计算机科学经典教材 数据挖掘 概念、模型、方法算法 第2版 【工业技术】

    (美)坎塔尔季奇著;王晓海,吴志刚译2013 年出版403 页ISBN:9787302307143

    本书讨论了数据挖掘的原理,然后介绍了源于不同学科,如统计、机器学习、神经网络、模糊逻辑、进化计算等,典型的最先进的方法算法。通过提供必要的解释说明例子,以及每章末尾的问题实践练习,详细地介绍了各...

  • React设计模式最佳实践 【工业技术】

    (意)米凯莱 贝尔托利(Michele Bertoli)2018 年出版227 页ISBN:9787115488756

    本书分为12章,通过介绍React中最具价值的设计模式,展示如何将设计模式最佳实践应用于现实的新项目已有项目中。主要内容包括帮助读者理解React的基本概念,学习编写整洁、可维护的代码;优化React组件,使应用...

  • 企业大学最佳实践建设方略 【文化科学教育体育】

    段磊,杨奕,樊祎编著2013 年出版254 页ISBN:9787802348974

    本书主要从企业大学的愿景目标、建立组织机构、落实企业大学的硬件要求、能力素质模型开发、课程体系开发、讲师队伍建设、知识管理系统的优化完善及企业大学的对外经营考核评估等几个方面出发,详细梳理总...

  • R语言实用教程 【工业技术】

    薛毅,陈立萍编著2014 年出版384 页ISBN:9787302371175

    R即是统计软件,又是一种计算软件,为使读者尽快地了解R软件的使用,本书以R语言为重点,主要向读者介绍R语言基本内容;学习R语言程序的编写,使用R语言完成矩阵代数数值分析的计算、学会使用R语言完成各种图形(包......

  • R语言技术手册 英文 【工业技术】

    Josepb Adler2013 年出版704 页ISBN:9787564142032

    如果你选择R语言用于统计计算数据可视化,那么本书将可以为你提供开源R语言及其软件环境的快速实用指南。你将学习如何编写R函数使用R包来帮助你准备、可视化分析数据。本书作者Joseph Adler讲解了来自...

  • 数据、模型决策 基于电子表格的建模案例研究方法 原书第5版 【社会科学】

    (美)弗雷德克里S.希利尔,马克S.希利尔著;李勇建等译2015 年出版580 页ISBN:9787111496120

    本书是一部以案例为导向的管理科学入门教材,其他管理科学教材不同之处在于:本书不要求学生拥有深厚的数学功底,而是运用功能强大的Excel软件来完成模型的建立、求解最优化方案,因此非常适合MBA、管理学院的本...

  • R数据科学 【工业技术】

    (新西兰)哈德利·威克姆(Hadley Wickham),(美)加勒特·格罗勒芒德2018 年出版342 页ISBN:9787115486394

    本书的目标是教会读者使用最重要的数据科学工具,从而为实施数据科学奠定坚实的基础。读完本书后,你将掌握R语言的精华,并能够熟练使用多种工具来解决各种数据科学难题。每一章都按照这样的顺序组织内容:先给出...

  • R语言机器学习 【工业技术】

    (印)卡西克·拉玛苏布兰马尼安(Karthik Ramasubramanian),(印)阿布舍克·辛格(Abhishek Singh)著2018 年出版411 页ISBN:9787111595915

    本书讲解的是在R语言平台上使用大数据技术构建可扩展机器学习模型的新技术成果。它全面展示了如何采用机器学习算法在原始数据的基础上构建机器学习模型。本书还能让那些希望利用Apache Hadoop、Hive、Pig...

  • 时间序列数据分析 R软件应用 【数理化】

    赵华编著2016 年出版167 页ISBN:9787302428640

    本书主要包括时间序列数据的分解平滑、平稳时间序列数据模型、非平稳时间序列数据模型、季节时间序列数据模型、多变量的误差修正模型以及时间序列数据的时变波动性模型。...

  • 深度学习精要 基于R语言 【工业技术】

    (美)威力著2017 年出版156 页ISBN:7115464154

    本书介绍了深度学习相关的知识点,并将R语言在深度学习中的应用技巧讲解给读者。本书不仅介绍了R语言中的H2O报的使用,还介绍了深度学习模型背后的一些核心概念,同时也介绍了Autoencoder的使用以及深度神经网络...

出版时间

全部

Ant年(1)

SAN年(1)

10年(7)

11年(1)

12年(2)

13年(2)

15年(2)

1565年(1)

16年(1)

1851年(1)

1871年(12)

1895年(1)

1900年(3)

1906年(2)

1907年(1)

1912年(4)

1913年(2)

1914年(4)

1915年(5)

1916年(4)

1917年(2)

1918年(4)

1919年(1)

1920年(13)

1921年(12)

1922年(14)

1923年(40)

1924年(36)

1925年(56)

1926年(39)

1927年(67)

1928年(88)

1929年(113)

1930年(172)

1931年(104)

1932年(100)

1933年(156)

1934年(178)

1935年(214)

1936年(201)

1937年(216)

1938年(206)

1939年(123)

1940年(114)

1941年(93)

1942年(63)

1943年(74)

1944年(64)

1945年(66)

1946年(178)

1947年(162)

1948年(208)

1949年(304)

1950年(352)

1951年(440)

1952年(270)

1953年(562)

1954年(748)

1955年(985)

1956年(1205)

1957年(1253)

1958年(1700)

1959年(1573)

1960年(856)

1961年(470)

1962年(356)

1963年(462)

1964年(539)

1965年(546)

1966年(234)

1967年(47)

1968年(57)

1969年(66)

1970年(132)

1971年(209)

1972年(258)

1973年(389)

1974年(532)

1975年(555)

1976年(606)

1977年(668)

1978年(975)

1979年(1425)

1980年(1795)

1981年(1995)

1982年(2250)

1983年(2398)

1984年(2665)

1985年(3253)

1986年(3477)

1987年(4041)

1988年(4661)

1989年(4814)

1990年(4734)

1991年(5178)

1992年(5316)

1993年(6175)

1994年(5947)

1995年(5784)

1996年(6427)

1997年(6897)

1998年(8546)

1999年(9715)

2000年(10866)

2001年(13171)

2002年(15394)

2003年(16801)

2004年(19269)

2005年(21300)

2006年(25003)

2007年(24516)

2008年(25287)

2009年(26476)

2010年(25153)

2011年(26070)

2012年(27362)

2013年(28042)

2014年(27204)

2015年(28648)

2016年(26279)

2017年(23498)

2018年(18198)

2019年(6486)

2020年(251)

21年(2)

22年(3)

2222年(12568)

23年(1)

27年(1)

28年(2)

32年(1)

35年(1)

36年(1)

370年(1)

4年(1)

469年(1)

54年(1)

6年(1)

73.4年(1)

D5年(1)

E21/年(1)

E919年(1)

F27/年(1)

None年(8)

Syst年(1)

T139年(1)

T36年(1)

TG50年(1)

TP31年(3)

TP36年(1)

V215年(1)

V217年(3)

V231年(3)

V249年(1)

V323年(1)

V43-年(1)

XXIX年(1)

XXX年(1)

ehow年(1)

null年(10)

samp年(1)

xxix年(1)

Ⅴ年(2)

Ⅵ年(1)

Ⅶ年(1)

Ⅷ年(1)

Ⅸ年(1)

Ⅹ年(1)

Ⅹl年(1)

ⅩⅢ年(1)

ⅩⅣ年(1)

ⅩⅤ年(2)

ⅩⅥ年(1)

ⅩⅧ年(1)

Ⅻ年(2)

中华年(2)

主题年(4)

侦探年(2)

小説年(4)

昭和年(3)

机构年(1)

民国年(89)

(瑞典年(1)

(美)SA年(1)

(美)理年(1)

(美)苏年(1)

(美)迈年(1)

返回顶部