本书从算法的角度介绍数据挖掘所使用的主要原理与技术。为了更好地理解数据挖掘技术如何用于各种类型的数据，研究这些原理与技术是至关重要的。 本书所涵盖的主题包括：数据预处理、预测建模、关联分析、聚类分析、异常检测和避免错误发现。通过介绍每个主题的基本概念和算法，为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所需的必要背景以及使用方法。 [美]陈封能（Pang-Ning Tan）迈克尔·斯坦巴赫（Michael Steinbach）阿努吉·卡帕坦（Anuj Karpatne）维平·库玛尔（Vipin Kumar）著：陈封能（Pang-Ning Tan） 密歇根州立大学计算机科学与工程系教授，主要研究方向是数据挖掘、数据库系统、网络空间安全、网络分析等。

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学习数据挖掘很实用的一本入门书籍，英文原本第2版（2019），距离第一版2010过去9年了，作者Pang-Ning Tan

Practical Machine Learning with Python A Problem-Solver's Guide to Building Real-World Intelligent Systems Author: Dipanjan Sarkar, ‎ Raghav Bali, ‎ Tushar SharmaISBN-10: 1484232062Year: 2018Pages: 530Language: EnglishFile size: 19.8 MBFile format: PDFCategory: Python Book Description: Master the essential skills needed to recognize and solve complex problems with machine learning and deep learning. Using real-world examples that leverage the popular Python machine learning ecosystem, this book is your perfect companion for learning the art and science of machine learning to become a successful practitioner. The concepts, techniques, tools, frameworks, and methodologies used in this book will teach you how to think, design, build, and execute machine learning systems and projects successfully. Practical Machine Learning with Python follows a structured and comprehensive three-tiered approach packed with hands-on examples and code. Part 1 focuses on understanding machine learning concepts and tools. This includes machine learning basics with a broad overview of algorithms, techniques, concepts and applications, followed by a tour of the entire Python machine learning ecosystem. Brief guides for useful machine learning tools, libraries and frameworks are also covered. Part 2 details standard machine learning pipelines, with an emphasis on data processing analysis, feature engineering, and modeling. You will learn how to process, wrangle, summarize and visualize data in its various forms. Feature engineering and selection methodologies will be covered in detail with real-world datasets followed by model building, tuning, interpretation and deployment. Part 3 explores multiple real-world case studies spanning diverse domains and industries like retail, transportation, movies, music, marketing, computer vision and finance. For each case study, you will learn the application of various machine learning techniques and methods. The hands-on examples will help you become familiar with state-of-the-art machine learning tools and techniques and understand what algorithms are best suited for any problem. Practical Machine Learning with Python will empower you to start solving your own problems with machine learning today! What You’ll Learn Execute end-to-end machine learning projects and systems Implement hands-on examples with industry standard, open source, robust machine learning tools and frameworks Review case studies depicting applications of machine learning and deep learning on diverse domains and industries Apply a wide range of machine learning models including regression, classification, and clustering. Understand and apply the latest models and methodologies from deep learning including CNNs, RNNs, LSTMs and transfer learning. Who This Book Is For IT professionals, analysts, developers, data scientists, engineers, graduate students

作者是该领域大牛Willis J.Tompkins，熟悉心电算法的没有不知道PAN-Tompkins算法的。主要介绍生物医学数字信号处理中最重要的基础知识,基本处理方法及其在生物医学工程中的具体应用。本书共分14章:信号转换技术,数字滤波器基础,有限冲激响应滤波器,无限激响应滤波器,整数型滤波器,自适应滤波器,信号平均技术,数据压缩技术,时域和频域分析方法,ECG的QRS复波检测,ECG分析系统,VLSI在数字信号处理中的应用等。全书以生物医学信号中最常见的ECG信号作为处理对象,强调实时性的处理方法。紧紧结合课程内容几乎每章有一个实验,可让学生进行实践。本书可供生物医学工程专业及有关专作为教材,也可供有关研究人员、技术人员作为数字信号处理的实用参考书。

本书系统介绍了信息论基本原理及其在通信理论、统计学、计算机科学、概率论以及投资理论等领域的应用。作者以循序渐进的方式，介绍了信息量的基本定义、相对熵、互信息以及他们如何自然地用来解决数据压缩、信道容量、信息率失真、统计假设、网络信息流等问题

Advanced Methods And Tools for ECG Data Analysis Product Description The electrocardigram (ECG) is a recording of the electrical activity of the heart that is used to diagnose heart disorders. In recent years, new state-of-the-art approaches to ECG analysis have emerged that are now of significant interest to biomedical and electrical engineers, as well as healthcare professionals. This practical book is the first one-stop resource to offer a thorough, up-to-date treatment of the techniques and methods used in ECG data analysis, from fundamental principles to the latest tools in the field. The book places emphasis on the selection, modeling, classification, and interpretation of data based on advanced signal processing and artificial intelligence techniques.Professionals find guidance on designing, implementing, and evaluating software systems used for the analysis of ECG and related data. Moreover, this comprehensive resource offers a solid grounding in the relevant basics of physiology, data acquisition and database design, and addresses the practical issues of improving existing data analysis methods and developing new applications.

2009-2010年中国银行业发展报告 交通银行金融研究中心 博士后科研工作站 2010 年，预计我国经济将较快增长，银行贷款增速将回归与经 济发展相匹配的水平，净息差继续略有回升，资产质量较为稳定， 中间业务收入增速加快，银行业有望实现20%左右的盈利增速。

2009年—2010年中国银行业竞争年报 第 一 篇 经 营 篇 第一章 2009年中国银行业经营状况回顾 2 一、中国银行业的发展历程 2 （一）中国银行业的形成期 2 （二）中国银行业的改革期 3 （三）中国银行业的调整期 5 二、中国银行业的经营现状 5 （一）中国银行业的资产规模 6 （二）中国银行业的信贷规模 8 （三）中国银行业的信贷质量 13 （四）中国银行业景气度分析 14 三、中国银行业存在的问题 15 四、中国银行业取得的成绩 19 第二章 2009年各类型银行经营状况比较 24 一、中国银行金融机构基本构成 24 二、各类型银行金融机构的发展 25 （一）各类型银行金融机构总资产比较 25 （二）各类型银行金融机构总负债比较 27 三、各类型银行金融机构的经营 29 （一）各类型银行金融机构新增贷款比较 29 （二）各类型银行金融机构信贷质量比较 30 第 二 篇 环 境 篇 第三章 2009年全球经济金融形势分析 32 一、全球经济运行态势分析 32 二、国际金融市场形势分析 34 三、国际货币政策导向分析 35 第四章 2009年中国经济金融形势分析 38 一、中国经济运行态势分析 38 二、中国金融市场形势分析 40 第 三 篇 业 务 篇 第五章 中小企业金融业务分析 48 一、中小企业金融业务发展 48 二、中小企业金融业务竞争 49 （一）国有商业银行 49 （二）股份制商业银行 55 （三）城市商业银行 60 第六章 现金管理业务分析 62 一、现金管理业务发展 62 二、现金管理业务竞争 64 （一）国有商业银行 64 （二）股份制商业银行 70 （三）城市商业银行 76 三、现金管理业务存在的问题 77 第七章 对公大客户业务分析 80 一、对公大客户业务发展 80 二、对公大客户业务竞争 81 三、对公大客户业务存在的问题 82 四、对公大客户业务管理策略分析 84 第八章 网上银行业务分析 88 一、网上银行业务发展 88 二、网上银行业务竞争 89 三、网上银行业务存在的问题 90 第 四 篇 监 管 篇 第九章 2009年中国银行业监管动态回顾 93 一、2009年中国银监会监管动态 93 （一）信贷监管规定和要求出现调整 93 （二）实施动态拨备和动态资本监管 94 二、2009年中国人民银行监管动态 94 （一）适时适度开展公开市场操作 94 （二）引导信贷投放优化信贷结构 95 （三）稳步推进金融机构改革实施 96 （四）继续深化外汇管理体制改革 97 （五）稳定存贷款基准利率和汇率 98 三、我国金融监管体制存在的问题 98 第十章 2010年中国银行业监管政策导向 101 一、2010年我国银监会监管重点 101 （一）农村金融服务工作突出五大重点 101 （二）非银机构监管重点关注银信合作 103 （三）小企业信贷投放做到两个“不低于” 103 二、2010年中国人民银行监管重点 104 （一）继续保持货币信贷总量适度增长 104 （二）进一步合理调整和优化信贷结构 104 （三）解决金融改革发展中的根本问题 105 （四）防范信贷风险和系统性金融风险 105 第 五 篇 展 望 篇 第十一章 2010年中国宏观经济形势展望 107 一、2010年中国经济的增长目标 107 二、2010年中国政府的工作重点 108 第十二章 2010年中国银行业授信投向展望 111 一、2010年中国银行业的信贷投向 111 二、2010年四大国有银行的信贷投向 112 （一）工商银行 112 （二）建设银行 113 （三）中国银行 114 （四）农业银行 114 三、2010年中国银行业面临的问题 115 （一）盈利模式或出现转变 115 （二）不良率上升压力显现 115 （三）资本充足率捉襟见肘 116 （四）绿色金融面临重重压力 117

第一部分 2009年中国银行卡市场发展环境分析 一、中国银行卡市场经济环境分析... 10 （一）2009年经济形势受到严峻挑战... 10 （二）中央经济政策全面转向保增长... 11 （三）金融危机影响下，中国经济增长趋缓... 12 第二部分 2009年中国银行卡市场发展状况分析 一、2009年银行卡市场总体情况... 22 （一）银行卡市场发卡总体情况... 22 （二）各类发卡机构总体情况... 23 （三）各类发卡机构每季度新卡发行情况... 24