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白话大数据与机器学习

AI书籍 wanyahai 3个月前 (10-01) 140次浏览 0个评论 扫描二维码

本书通俗易懂,有高中数学基础即可看懂,同时结合大量案例与漫画,将高度抽象的数学、算法与应用,与现实生活中的案例和事件一一做了关联,将源自生活的抽象还原出来,帮助读者理解后,又带领大家将这些抽象的规律与算法应用于实践,贴合读者需求。同时,本书不是割裂讲解大数据与机器学习的算法和应用,还讲解了其生态环境与关联内容,让读者更全面地知晓渊源与未来,是系统学习大数据与机器学习的不二之选:
·大数据产业解读一一剖析产业情况,人才供需、职业选择与相应“武器”库;
·步入大数据之门一一解读数据、信息、算法,以及与大数据应用的关系;
·大数据基石一一结合大量示例和漫画,趣味讲解大数据算法应掌握的数学知识,无障碍学习;
·大数据算法奥义——信息论、向量空间、回归、聚类、分类等最为核心的算法的释义与应用,举重若轻;
·大数据热门应用——关联分析、用户画像、推荐算法、文本挖掘、人工神经网络等最实用、最需要了解的应用的原理与实现;
·大数据主流框架一一介绍了主流的大数据框架(Hadoop、Spark 和 Cassandra);
·系统架构与调优一一从速度与稳定性方面给出调优的一般性“内功心法”;
·大数据价值与变现一一从运营指标、AB 测试、大数据价值与变现场景多维度解读。

第 1 章 大数据产业
第 2 章 步入数据之门
第 3 章 排列组合与古典概型
第 4 章 统计与分布
第 5 章 指标
第 6 章 信息论
第 7 章 多维向量空间
第 8 章 回归
第 9 章 聚类
第 10 章 分类
第 11 章 关联分析
第 12 章 用户画像
第 13 章 推荐算法
第 14 章 文本挖掘
第 15 章 人工神经网络
第 16 章 大数据框架简介
第 17 章 系统架构和调优
第 18 章 数据解读与数据的价值
附录 A VMware Workstation 的安装
附录 B CentOS 虚拟机的安装方法
附录 C Python 语言简介
附录 D Scikit-learn 库简介
附录 E FANN for Python 安装
附录 F 群众眼中的大数据


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