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[11]比约恩等.根原因分析-简化的工具和技术(第2版)[M].中国人民大学出版社,2011.(选读)
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CDA LEVEL III参考教材: [1] Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei.数据挖掘:概念与技术(原书第3版)[M].范明,孟小峰 译,机械工业出版社,2012.(必读) [2] 周志华.机器学习[M].清华大学出版社,2016.(必读) [3] Chris Albon. Python机器学习手册:从数据预处理到深度学习.电子工业出版社,2019.(必读) [4] 李博.机器学习实践应用.人民邮电出版社,2017.(必读) [5] 爱丽丝·郑,阿曼达·卡萨丽.精通特征工程.人民邮电出版社,2019.(必读) [6] 迪潘扬·萨卡尔(Dipanjan Sarkar).Python文本分析[M].机械工业出版社,2018.(必读) [7] 经管之家.SPSS Modeler+Weka数据挖掘从入门到实战,电子工业出版社,2019.(选读) [8] Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar.数据挖掘导论(原书第2版)[M].段磊,张天庆 译,机械工业出版社,2019.(选读) [9] 赵卫东,董亮. Python机器学习实战案例. 清华大学出版社,2019.(选读) [10] 约阿夫·戈尔德贝格.基于深度学习的自然语言处理[M].机械工业出版社,2018.(选读) [11] 鲁伟.深度学习笔记.北京大学出版社,2020.(选读) [12] 数据挖掘网站:KDnuggets (https://www.kdnuggets.com/)(拓展学习) [13] 数据挖掘网站:Kaggle (https://www.kaggle.com/)(拓展学习)
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