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大数据挖掘与应用 版权信息
- ISBN：9787302460435
- 条形码：9787302460435 ; 978-7-302-46043-5
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
大数据挖掘与应用 本书特色
★人类科技的变革总是会伴生一些关键词，“蒸汽机”“电”“汽车”“互联网”“云计算”“AI”，而云计算也是这十年乃至未来十年的一个关键科技领域，它代表了科技产业在标准、成本、效率、能力方面的重新定义，认识云计算就是了解通往未来的必经之路。 ——李津，阿里云资深总监 ★作为全球领先的云计算技术和服务提供商，阿里云在数据智能领域已经进行了多年的深耕和研究工作，不管是在支撑阿里巴巴集团数据业务上，还是大规模对外提供大数据计算服务能力上都取得了卓有成效的成果。该系列教材内容覆盖全面，从理论基础到案例实践并结合了阿里云数加平台完成应用案例分析，系统地展现了业界在数据智能方面的新研究成果和先进技术。相信本书是适合IT技术从业者理解和掌握大数据处理技术的不可多得的技术教材。 ——周靖人，阿里云首席科学家 ★本书以数据挖掘的研究任务为主线，系统介绍了常见的各类算法及应用，通过例题讲解、完整规范的源程序展示了众多算法的原理，同时基于阿里云数加平台，给出算法平台级的实现及应用，以便读者更深入地理解大数据挖掘的原理及应用。 相信此书可以帮助读者学习和掌握大数据挖掘的常用算法，更好地理解大数据挖掘的应用场景，进而推动大数据在更广泛范围内的应用。 ——钱旭，中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院院长
大数据挖掘与应用 内容简介
《大数据挖掘与应用》对大数据挖掘与应用的基本算法进行了系统的介绍，每种算法不仅包括对算法基本原理的介绍，而且配有大量的例题以及基于阿里云数加平台的演示，这种理论与实践相结合的方式极大地方便了读者对抽象的数据挖掘算法的理解和掌握。 《大数据挖掘与应用》共17章，内容覆盖了数据预处理、关联规则挖掘算法、分类算法和聚类算法及常见的数据挖掘应用，具体章节包括大数据简介、数据预处理技术、关联规则挖掘、逻辑回归方法、KNN算法、朴素贝叶斯分类算法、随机森林分类算法、支持向量机、人工神经网络算法、决策树分类算法、K-means聚类算法、K-中心点聚类算法、自组织神经网络聚类算法、DBSCAN聚类算法以及社交网络分析方法及应用、文本分析方法及应用和推荐系统方法及应用等内容。 《大数据挖掘与应用》可作为高等院校数据挖掘课程的教材，也可作为从事数据挖掘工作及其他相关工程技术工作的人员的参考书。
大数据挖掘与应用 目录
**篇 基础篇
第1章 大数据简介
1．1 大数据
1．1．1 大数据的定义
1．1．2 大数据的特点
1．1．3 大数据处理的挑战
1．2 大数据挖掘
1．2．1 大数据挖掘的定义
1．2．2 大数据挖掘的特点
1．3 大数据挖掘的相关方法
1．3．1 数据预处理技术
1．3．2 关联规则挖掘
1．3．3 分类
1．3．4 聚类
1．3．5 孤立点挖掘
1．3．6 演变分析
1．3．7 特异群组分析
1．4 大数据挖掘类型
1．4．1 Web数据挖掘
1．4．2 空间数据挖掘
1．4．3 流数据挖掘
1．5 大数据挖掘的常见应用
1．5．1 社交网络分析
1．5．2 文本分析
1．5．3 推荐系统
1．6 常用的大数据统计分析方法
1．6．1 百分位
1．6．2 皮尔森相关系数
1．6．3 直方图
1．6．4 T检验
1．6．5 卡方检验
1．7 常用的大数据挖掘评估方法
1．8 大数据平台相关技术
1．8．1 分布式存储技术
1．8．2 分布式任务调度技术
1．8．3 并行计算技术
1．8．4 其他技术
1．9 大数据平台实例——阿里云数加平台
1．9．1 数加平台简介
1．9．2 数加平台产品简介
1．9．3 数加平台优势特色
1．9．4 机器学习平台简介
1．9．5 机器学习平台功能
1．9．6 机器学习平台操作流程
1．10 小结
思考题
……
第二篇 技术篇
第三篇 综合应用篇
第1章 大数据简介
1．1 大数据
1．1．1 大数据的定义
1．1．2 大数据的特点
1．1．3 大数据处理的挑战
1．2 大数据挖掘
1．2．1 大数据挖掘的定义
1．2．2 大数据挖掘的特点
1．3 大数据挖掘的相关方法
1．3．1 数据预处理技术
1．3．2 关联规则挖掘
1．3．3 分类
1．3．4 聚类
1．3．5 孤立点挖掘
1．3．6 演变分析
1．3．7 特异群组分析
1．4 大数据挖掘类型
1．4．1 Web数据挖掘
1．4．2 空间数据挖掘
1．4．3 流数据挖掘
1．5 大数据挖掘的常见应用
1．5．1 社交网络分析
1．5．2 文本分析
1．5．3 推荐系统
1．6 常用的大数据统计分析方法
1．6．1 百分位
1．6．2 皮尔森相关系数
1．6．3 直方图
1．6．4 T检验
1．6．5 卡方检验
1．7 常用的大数据挖掘评估方法
1．8 大数据平台相关技术
1．8．1 分布式存储技术
1．8．2 分布式任务调度技术
1．8．3 并行计算技术
1．8．4 其他技术
1．9 大数据平台实例——阿里云数加平台
1．9．1 数加平台简介
1．9．2 数加平台产品简介
1．9．3 数加平台优势特色
1．9．4 机器学习平台简介
1．9．5 机器学习平台功能
1．9．6 机器学习平台操作流程
1．10 小结
思考题
……
第二篇 技术篇
第三篇 综合应用篇
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