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前往:统计分析
《统计分析软件SPSS for Windows从入门到精通》包括基本统计分析、相关分析的概念与相关分析过程、两个变量的相关分析、偏相关分析、均值比较和检验
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《统计分析软件SPSS for Windows从入门到精通》包括基本统计分析、相关分析的概念与相关分析过程、两个变量的相关分析、偏相关分析、均值比较和检验
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前往:等级考试
《全国计算机等级考试三级数据库技术上机试题汇编》功能是: 如果四位数各位上的数字均是0或2或4或6或8, 则统计出满足此条件的个数
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前往:社会研究
《社会研究方法》是美国大学的通用社会学教材,同时它被译成多国文字,是一本具有世界声誉的经典之作
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前往:数据挖掘
《数据挖掘导论》数据、分类、关联分析、聚类和异常检测,涵盖基本概念、代表性算法和评估技术,讨论概念和算法
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《数据挖掘导论》数据、分类、关联分析、聚类和异常检测,涵盖基本概念、代表性算法和评估技术,讨论概念和算法
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前往:黑客知识
《计算机病毒防范艺术》介绍了代码变形和其他新兴病毒感染技术,展示了当前计算机病毒和防毒软件最新技术,向读者传授计算机病毒分析和防护的方法学
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《计算机病毒防范艺术》介绍了代码变形和其他新兴病毒感染技术,展示了当前计算机病毒和防毒软件最新技术,向读者传授计算机病毒分析和防护的方法学
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前往:结构方程
《结构方程模型及其应用》阐述了结构方程分析的基本概念、统计原理、在社会科学研究中的应用、常用模型及其LISREL程序、输出结果的解释和模型评价
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《结构方程模型及其应用》阐述了结构方程分析的基本概念、统计原理、在社会科学研究中的应用、常用模型及其LISREL程序、输出结果的解释和模型评价
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前往:柔性头脑
《图解金字塔原理》是赢家习惯系列之一,是一本献给职场人士与在校大学生用逻辑方法去思考、写作和解决问题的实战指南
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前往:服装号型
《服装号型标准及其应用》服装号型系列定义、标志及号型应用,着重讲解了服装的规格设计及企业成衣生产的规格设计,并介绍了国外一些国家的尺码表与我国号型的比较
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前往:模式识别
《模式识别(清华大学)》聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习、训练与错误率估计、最近邻方法、特征提取和选择
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《模式识别(清华大学)》聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习、训练与错误率估计、最近邻方法、特征提取和选择
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前往:人工数学
《大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法、大规模高维数据集的聚类算法
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前往:初中数学
《七年级数学下册》相交线与平行线、探索两条直线的位置关系、实数、平面直角坐标系、二元一次方程组、不等式与不等式组、数据的收集、整理与描述
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前往:黑客知识
《计算机病毒分析与防范大全(第3版)》将目前发现的所有计算机病毒加以分类,总结出每一类病毒的共性和特征,提出具有针对性的防范建议,以便普通读者揭开病毒的神秘面纱
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前往:影视录音
《影视录音环境声学》不同空间中的声传播规律,阐述随着时间的推移,声音的空间位置也将发生变化的动态过程
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《影视录音环境声学》不同空间中的声传播规律,阐述随着时间的推移,声音的空间位置也将发生变化的动态过程
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前往:人工智能
《机器学习》本书综合了许多的研究成果,例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论
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前往:交通安全
《交通安全设施及机电工程.第二版》公路工程试验检测人员考试用书、交通安全设施及机电工程、交通运输部职业资格中心
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前往:数据挖掘
《数据挖掘_实用机器学习技术_原书第2版》各种模型(决策树,关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网以及神经网络)以及在实践中的运用,所存任缺陷的分析
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前往:模式识别
《模式识别》贝叶斯决策理论、线性和非线性判别函数、人工神经网络、模糊模式识别、模拟退火和遗传算法,以及统计学习理论和支持向量机
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《模式识别》贝叶斯决策理论、线性和非线性判别函数、人工神经网络、模糊模式识别、模拟退火和遗传算法,以及统计学习理论和支持向量机
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前往:网络工程
《复杂系统与复杂网络》本书为学习和研究复杂网络的初学者们阐述了必要的基础知识、为使用复杂网络工具研究复杂系统的非物理同行们提供了物理工作者的观点和方法
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《复杂系统与复杂网络》本书为学习和研究复杂网络的初学者们阐述了必要的基础知识、为使用复杂网络工具研究复杂系统的非物理同行们提供了物理工作者的观点和方法
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《复杂系统与复杂网络》本书为学习和研究复杂网络的初学者们阐述了必要的基础知识、为使用复杂网络工具研究复杂系统的非物理同行们提供了物理工作者的观点和方法
前往:足球资讯
《操控世界足球的阴谋和犯罪》运用了统计学等科学方法,对操控比赛的每一个环节做了抽丝剥茧般的分析,看懂了这本书,就等于学会了赌球了
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《操控世界足球的阴谋和犯罪》运用了统计学等科学方法,对操控比赛的每一个环节做了抽丝剥茧般的分析,看懂了这本书,就等于学会了赌球了
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前往:电商精英
《电商精英系列教程:淘宝推广》(淘宝大学)
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