最新更新 :《大数据分析与挖掘》主要内容包括:第1章绪论、第2章数据特征分析与预处理、第3章关联规则挖掘、第4章分类算法、第5章聚类算法、第6章分布式大数据流挖掘、第7章综合案例——基于华为技术与设备。本书可作为高等院校数据科学与大数据技术、计算机科学
石胜飞 哈尔滨工业大学计算学部海量数据计算研究中心教师。石胜飞，哈尔滨工业大学计算机软件与理论博士。中国计算机学会-数据库专业委员会委员 研究领域：大数据分析与挖掘。
《大数据分析与挖掘》主要内容包括:第1章绪论、第2章数据特征分析与预处理、第3章关联规则挖掘、第4章分类算法、第5章聚类算法、第6章分布式大数据流挖掘、第7章综合案例——基于华为技术与设备。本书可作为高等院校数据科学与大数据技术、计算机科学与技术等相关专业的本科生教材。
石胜飞《大数据分析与挖掘》课后习题答案.pdf,第2 章 习题 1. 如果在没经过预处理的数据集合上进行数据挖掘的话,会有哪些问题? 2. 假设原始数据服从正态分布,那么经过z -score 变换后的标准分大于 3 的概 率有多大? 3. 试分析Spark 预处理MaxabsScaler 、MinMaxScaler
大数据分析与挖掘 计算机教指委-华为ICT产学结合项目:数据科学与大数据技术专业系列规划教材。强调几本概念+算法实践;"小数据"上会"算","大数据"上"算得快"。 作者:石胜飞出版社:人民邮电出版社出版时间:2018年08月 手机专享价 ¥ 当当价降价通知 ¥35.10...
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石胜飞-《数据挖掘》课程教学方法探索-哈工大