数据流机器学习：MOA实例 (智能科学与技术丛书)
- 作者
- 阿尔伯特·比费特（Albert Bifet）、陈瑶、姚毓夏
- 语言
- 简体中文
- 出版社
- 机械工业出版社 版次：第1版
- 出版日期
- 2020年1月1日
- 品牌
- 北京华章图文信息有限公司
- 电子书格式
- epub,pdf,mobi,azw3,txt,fb2,djvu
- 文件大小
- 36621 KB
- 下载次数
- 2215
- 更新日期
- 2021-12-25
- 运行环境
- PC/Windows/Linux/Mac/IOS/iPhone/iPad/iBooks/Kindle/Android/安卓/平板
内容简介
本书首先简要介绍了机器学习的主题，包括大数据挖掘、数据流挖掘的基本方法，以及一个简单的MOA示例。接下来针对sketch技术、分类、集成方法、回归、聚类和频繁模式挖掘进行了更详细的讨论。本书最后讨论了MOA软件，涵盖MOA图形用户界面、命令行、MOA API的使用以及MOA中新方法的开发。对于那些想要使用数据流挖掘的读者、数据流挖掘的研究人员，以及想要为MOA创建新算法的程序员来说，本书将是一个重要的参考指南。
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