书目信息 |
| 题名： |
大数据元启发式算法教程
|
|
| 作者： | 达恩恩思 ， 茹尔当 著 ；康宁 ， 宫鑫 ， 刘婷婷 译 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 人民邮电出版社 2017 |
|
| 页数： | 206页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP274 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 数据处理--启发式算法 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-115-46526-9 | |
| 000 | 01285nam0 2200277 450 | |
| 001 | 1839439254 | |
| 005 | 20180910105752.49 | |
| 010 | @a978-7-115-46526-9@dCNY69.00 | |
| 100 | @a20180217d2017 em y0chiy50 ea | |
| 101 | 1 | @achi@cfre |
| 102 | @aCN@b110000 | |
| 105 | @ay z 000yy | |
| 200 | 1 | @a大数据元启发式算法教程@9da shu ju yuan qi fa shi suan fa jiao cheng@dMetaheuristics for big data@f(法)Clarisse Dhaenens，(法)Laetitia Jourdan著@g康宁，宫鑫，刘婷婷译@zeng |
| 210 | @a北京@c人民邮电出版社@d2017 | |
| 215 | @a206页@d24cm | |
| 330 | @a本书由三部分组成。第一部分讲解了元启发式算法为什么可以解决在数据挖掘中遇到的挑战，算法性能评估，并具体介绍了元启发式算法。第二部分详细讲解了一些数据挖掘任务，包括聚类算法、关联算法、监督分类和特征选择，然后探讨了如何使用元启发式算法来处理数据挖掘任务。第三部分探讨了用于数据挖掘的框架，每种框架有配有一个简短的对比调查。 | |
| 510 | 1 | @aMetaheuristics for big data@zeng |
| 606 | 0 | @a数据处理@x启发式算法 |
| 690 | @aTP274@v5 | |
| 701 | 0 | @c(法)@a达恩恩思@9da en en si@c(Dhaenens, Clarisse)@4著 |
| 701 | 0 | @c(法)@a茹尔当@9ru er dang@c(Jourdan, Laetitia)@4著 |
| 702 | 0 | @a康宁@9kang ning@4译 |
| 702 | 0 | @a宫鑫@9gong xin@4译 |
| 702 | 0 | @a刘婷婷@9liu ting ting@4译 |
| 801 | 0 | @aCN@b91MARC@c20180217 |
| 905 | @a241250@dTP274@e113 | |
| 大数据元启发式算法教程=Metaheuristics for big data/(法)Clarisse Dhaenens，(法)Laetitia Jourdan著/康宁，宫鑫，刘婷婷译.-北京：人民邮电出版社，2017 |
| 206页；24cm |
| ISBN 978-7-115-46526-9：CNY69.00 |
| 本书由三部分组成。第一部分讲解了元启发式算法为什么可以解决在数据挖掘中遇到的挑战，算法性能评估，并具体介绍了元启发式算法。第二部分详细讲解了一些数据挖掘任务，包括聚类算法、关联算法、监督分类和特征选择，然后探讨了如何使用元启发式算法来处理数据挖掘任务。第三部分探讨了用于数据挖掘的框架，每种框架有配有一个简短的对比调查。 |
| ● |
| 相关链接 |
正题名：大数据元启发式算法教程
索取号：TP274/113
预约/预借
| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
| 1 | 1710506 | 217105068 | 样本书库/ [索取号:TP274/113] | 在馆 | |
| 2 | 1710507 | 217105077 | 理科库/3111240105/ [索取号:TP274/113] | 在馆 | |
| 3 | 1710508 | 217105086 | 理科库/3111240103/ [索取号:TP274/113] | 在馆 |