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数据科学实战

上传者: 2019-09-07 00:11:34上传 PDF文件 500kb 热度 22次
• 统计推断、探索性数据分析(EDA)及数据科学工作流程, • 算法, • 垃圾邮件过滤、朴素贝叶斯和数据清理, • 逻辑回归, • 金融建模, • 推荐引擎和因果关系, • 数据可视化, • 社交网络与数据新闻, • 数据工程、MapReduce、Pregel和Hadoop
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