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斯坦福數據挖掘教程(第3版)/圖靈程序設計叢書

  • 作者：(美)尤雷·萊斯科夫//阿南德·拉賈拉曼//傑弗里·大衛·厄爾曼|責編:楊琳|譯者:王斌//王達侃
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115556691
  • 出版日期：2021/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：436
人民幣：RMB 129 元      售價：元
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內容大鋼
    本書由斯坦福大學「Web挖掘」課程的內容總結而成，主要關注極大規模數據的挖掘。書中包括分散式文件系統、相似性搜索、搜索引擎技術、頻繁項集挖掘、聚類演算法、廣告管理及推薦系統、社會網路圖挖掘和大規模機器學習等主要內容。第3版新增了決策樹、神經網路和深度學習等內容。幾乎每節都有對應的習題，以此來鞏固所講解的內容。讀者還可以從網上獲取相關拓展資料。
    本書適合作為本科生、研究生數據挖掘課程的教材，也適合對數據挖掘感興趣的技術人員閱讀。
作者介紹
(美)尤雷·萊斯科夫//阿南德·拉賈拉曼//傑弗里·大衛·厄爾曼|責編:楊琳|譯者:王斌//王達侃
目錄
第1章  數據挖掘基本概念
  1.1  數據挖掘的定義
    1.1.1  建模
    1.1.2  統計建模
    1.1.3  機器學習
    1.1.4  建模的計算方法
    1.1.5  數據概括
    1.1.6  特徵抽取
  1.2  數據挖掘的統計限制
    1.2.1  整體情報預警
    1.2.2  邦弗朗尼原理
    1.2.3  邦弗朗尼原理的一個例子
    1.2.4  習題
  1.3  相關知識
    1.3.1  詞語在文檔中的重要性
    1.3.2  哈希函數
    1.3.3  索引
    1.3.4  二級存儲器
    1.3.5  自然對數的底e
    1.3.6  冪定律
    1.3.7  習題
  1.4  本書概要
  1.5  小結
  1.6  參考文獻
第2章  MapReduce和新軟體棧
  2.1  分散式文件系統
    2.1.1  計算節點的物理結構
    2.1.2  大規模文件系統的結構
  2.2  MapReduce
    2.2.1  Map任務
    2.2.2  按鍵分組
    2.2.3  Reduce任務
    2.2.4  組合器
    2.2.5  MapReduce的執行細節
    2.2.6  節點故障的處理
    2.2.7  習題
  2.3  使用MapReduce的演算法
    2.3.1  基於MapReduce的矩陣-向量乘法實現
    2.3.2  向量v無法放入內存時的處理
    2.3.3  關係代數運算
    2.3.4  基於MapReduce的選擇運算
    2.3.5  基於MapReduce的投影運算
    2.3.6  基於MapReduce的並、交和差運算
    2.3.7  基於MapReduce的自然連接運算
    2.3.8  基於MapReduce的分組和聚合運算
    2.3.9  矩陣乘法
    2.3.10  基於單步MapReduce的矩陣乘法
    2.3.11  習題
  2.4  MapReduce的擴展
    2.4.1  工作流系統

    2.4.2  Spark
    2.4.3  Spark實現
    2.4.4  TensorFlow
    2.4.5  MapReduce的遞歸擴展版本
    2.4.6  整體同步系統
    2.4.7  習題
  ……
第3章  相似項發現
第4章  數據流挖掘
第5章  鏈接分析
第6章  頻繁項集
第7章  聚類
第8章  Web廣告
第9章  推薦系統
第10章  社會網路圖挖掘
第11章  降維處理
第12章  大規模機器學習
第13章  神經網路與深度學習

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