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白话大数据与机器学习 pdf

来源:网络 编辑:Rick 时间:2018-05-28

 

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内容简介

  资深大数据专家多年实战经验总结,拒绝晦涩,开启大数据与机器学习妙趣之旅。以降低学习曲线和阅读难度为宗旨,系统讲解统计学、数据挖掘算法、实际应用案例、数据价值与变现,以及高级拓展技能,并清晰勾勒出大数据技术路线与产业蓝图。

  本书共分18章。用通俗易懂的语言,结合大量案例与漫画,不枯燥,实用、接地气。
  第1~5章,这部分是大数据入门所需的系统性知识,剖析大数据产业、数据与信息算法等的关系,妙解数学基础(排列组合、概率、统计与分布),以及指标化运营及体系构建。这部分补足读者的产业与相关概念认知,以及所需的数学知识。为下面的数据挖掘算法的理解与应用夯实基础。
  第6~8章,这部分介绍数据挖掘基础知识与算法,讲解了与数据息息相关的信息论,重点讲解了:多维向量空间(向量和维度、矩阵及其计算、上卷和下钻);
  回归(线性回归、残差分析、拟合相关问题);
  聚类(K-Means算法、有趣模式、孤立点、层次与密度聚类,聚类的评估等);
  分类(朴素贝叶斯、决策树归纳、随机森林、隐马尔科夫模型、SVM、遗传算法)。
  第11~18章,这部分介绍生产应用与高级扩展。其中第11~15章介绍生产应用实践,涵盖关联分析、用户画像、推荐算法、文本挖掘、人工神经网络。这些也是工业界和学术界研究的热点。第16章讲解了著名的大数据框架及其安装与配置,如Hadoop、Spark、Cassandra、PrestoDB。第17章从速度与稳定性维度介绍了大数据系统的架构与调优。第18章则从数据运营、评估、展现与变现场景层面进行了解读。
  附录部分给出了大数据平台运行可能需要的软件和库,以及群众如何看待炙手可热的大数据。

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白话大数据与机器学习

 


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