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题名/责任者:

数据流挖掘与在线学习算法/李志杰著

出版发行项:

北京:中国电力出版社,2022.9

ISBN及定价:

978-7-5198-6994-6/CNY68.00

载体形态项:

289页:图;26cm

个人责任者:

李志杰 著

学科主题:

数据采集-机器学习

中图法分类号:

TP274

责任者附注:

李志杰, 男, 博士, 副教授, 硕士研究生导师, 中国通信学会高级会员。主要研究方向为大数据在线学习。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书共10章, 分为4个部分: 第1部分包括首章-第3章, 介绍数据流机器学习基础知识; 第2部分 (第4-6章) 介绍基于频繁模式的数据挖掘与在线学习算法: 第3部分是基于模型的在线学习算法, 包括第7章在线稀疏学习模型和第8章在线低秩表示模型; 第4部分 (第9、10章) 介绍基于实例的数据流概念演变检测和在线学习算法。对每种典型在线学习算法的背景、模型定义、算法设计思想以及相关实验分析等, 书中都有都完整的阐述。同时, 也详细分析了一些与在线学习密切相关的离线数据挖掘和机器学习算法与应用。

使用对象附注:

本书适合作为高等学校数据科学与大数据应用、智能科学与技术、人工智能等专业本科生和研究生的教材与教学参考书, 也可供研究数据流挖掘与在线学习算法的科技人员阅读和使用

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