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为加强研究生课程和教学资源建设,打造一批具有学科专业优势和特色的高水平、高质量的研究生精品教材,提高研究生培养质量,中央财经大学研究生院组织编写了研究生精品教材和专业学位研究生教学案例集系列丛书。软件工程教学案例精选是一部针对计算机专业的专业硕士研究生的案例教学教材。案例的选取遵循以下原则:一是针对性,即紧密围绕所要传授的基本理论选择有代表性的案例,而非一味求新、求异。二是难易适中,一眼就能看明白的案例不利于激发的创造性,太难的案例又
针对财经类院校学生的特点,在掌握Python基本知识的基础上,介绍机器学习的原理、应用及实现,内容主要涵盖:关联规则发现、聚类、分类、回归、预测、维度约简、模型优化、模型评价等,涉及的数据结构有结构化数据、非结构化数据、半结构化数据、截面数据、面板数据等。本书使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为核心武器。对于机器学习经典算法给出完整的原理推导并基于实例进行讲解,实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题...
本教材拟在《应用统计学》(陕西人民教育出版社,2006年,西安交通大学研究生核心教材建设项目)基础上修订,旨在培养研究生的数据分析技术及能力。本教材注重讲述统计方法的思想、原理,拟结合学科发展趋势,加入前沿统计学及机器学习数据分析的内容,每章有方法的应用案例,并给出python语言的实现过程...
习近平总书记指出:没有网络安全,就没有国家安全;没有信息化,就没有现代化。要努力实现关键技术重大突破,把关键技术掌握在自己手里;要构建以数据为关键要素的数字经济.建设现代化经济体系离不开大数据发展和应用.我们要坚持以供给侧结构性改革为主线,加快发展数字经济,推动实体经济和数字经济融合发展。践行习主席的指示精神,本书在第3论全球化开启的数字经济时代应运应时而生。本书作者作为业内人士,系统调研了几十家大型企业和上市公司、网络安全企业,内容
众包是雇主通过众包平台公开召集众包参与者参与完成任务的在线活动,是远距离解决问题的有效途径。运用科学合理的信誉评估方法,客观、全面、准确地评估众包参与者信誉,是众包健康、有序、快速发展亟需解决的关键问题。本书创新地提出了众包参与者信誉评估的新路径,在信誉评价指标遴选的基础上,进行众包参与者信誉分类和评分研究,具有以下三个创新点:提出了基于ReliefF的混合两阶段众包参与者信誉评价指标遴选方法(ReliefF -SVM);提出了一种众
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
宋瑞祥 著
梁实秋
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
老王子
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
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