大數據分析：數據挖掘必備算法示例詳解
大數據分析：數據挖掘必備算法示例詳解
本書詳細介紹了大數據分析，尤其是數據分類相關算法的原理及實現細節，並給出了每個算法的編程實例。
全書共計21章，包括十大數據分類算法、十大從二元分類到多類分類的算法、九大屬性選擇算法、五大數據選擇算法，若干集成學習方法和不均衡數據分類算法，以及大數據分析的平台與技術。
本書可作為高等學校計算機科學與技術、數據科學與大數據技術、統計學、軟件工程、地理信息系統等專業的研究生和高年級本科生的教材，也可作為科研人員、工程師和大數據愛好者的參考書。
張重生，男，1982年9月生，博士，教授，碩士生導師，河南大學大數據團隊帶頭人。研究領域為大數據分析、深度學習、數據挖掘、數據庫、實時數據分析。 博士畢業於 INRIA, France(法國國家信息與自動化研究所)。2010年08月至2011年3月，在美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)計算機系，師從 Carlo Zaniolo教授進行流數據挖掘方面的研究。
十多年來，一直從事數據庫、數據挖掘、大數據分析相關的研究，發表SCI/EI論文20篇，含Information Sciences、Neuro computing、IEEE ICDM、PAKDD、SSDBM等國際期刊和會議論文。作為項目負責人主持 4項科研項目，出版學術專着3部，獲得3項國家發明專利，指導碩士研究生12名。
