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大数据分析 程学旗 PDF 下载


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时间:2022-09-16 10:45来源:http://www.java1234.com 作者:转载  侵权举报
《大数据分析》系统地介绍了大数据分析的理论、算法及应用,全书共0章,包括基本概念和基本知识、大数据统计分析方法、大数据机器学习方法、机器学习理论、大数据算法理论、文
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资料简介:
《大数据分析》系统地介绍了大数据分析的理论、算法及应用,全书共0章,包括基本概念和基本知识、大数据统计分析方法、大数据机器学习方法、机器学习理论、大数据算法理论、文本大数据分析、知识计算、网络数据挖掘、社会媒体分析、大数据分析系统架构等内容。除章节内容外,每章还提供“小节及进一步阅读”“参考文献”“习题”等内容帮者学习。《大数据分析》既可作为普通高等学校大数据相关专业的教材使用,也可供大数据分析领域的专业技术人员参考。.

资料目录:

第章 -基本概念与基本知识
. -大数据与大数据分析
.2 -重要的问题和概念
.3 -大数据分析算法、系统和应用
.4 -大数据分析科学家和工程师
.5 -本书的结构
 
第2章 -大数据统计分析方法
2. -相关性分析
2.. -相关性理论的产生
2..2 -相关关系
2..3 -传统的统计相关l陛分析方法
2..4 -大数据中的统计相关性分析
2.2 -因果推断
2.2. -因果推断简介
2.2.2 -相关关系与因果关系
2.2.3 -无模型因果推断
2.2.4 -基于模型的因果推断
2.2.5 -大数据中的因果推断
2.2.6 -Yule-Simpson悖论
2.3 -采样分析
2.3. -采样与随机模拟
2.3.2 -蒙特卡罗方法
2.3.3 -马尔可夫链蒙特卡罗方法
2.3.4 -并行采样方法
2.4 -小结及进一步阅读
习题
 
第3章 -大数据机器学习方法
3. -描述性分析
3.. -聚类分析
3..2 -矩阵分解
3.2 -预测性分析
3.2. -分类分析方法
3.2.2 -排序学习
3.3 -深度学习分析方法
3.4 -强化学习分析方法
3.4. -代表性方法
3.4.2 -大数据分析中的强化学习
3.5 -小结及进一步阅读
习题
 
第4章 -机器学习理论
4. -机器学习基础
4.. -基本概念
4..2 -损失函数与风险函数
4..3 -经验风险最小化与结构风险最小化
4.2 -过拟合、模型选择以及正则化
4.2. -训练误差与测试误差
4.2.2 
 
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