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大數據挖掘與應用(第2版大數據技術與應用專業系列教材)

  • 作者：編者:王振武|責編:閆紅梅
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302628323
  • 出版日期：2023/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：259
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    本書對大數據挖掘與應用的基本演算法進行了系統的介紹，每種演算法不僅包括對演算法基本原理的介紹，而且配有大量的例題以及基於阿里雲大數據平台（數加平台）的演示，這種理論與實踐相結合的方式極大地方便了讀者對抽象的數據挖掘演算法的理解和掌握。
    本書共11章，內容覆蓋了數據預處理、分類演算法、聚類演算法及常見的數據挖掘應用，具體章節包括大數據簡介、數據預處理技術、邏輯回歸方法、KNN演算法、樸素貝葉斯分類演算法、隨機森林分類演算法、支持向量機、K-means聚類演算法，以及社交網路分析方法及應用、文本分析方法及應用和推薦系統方法及應用等內容。
    本書可作為高等院校數據挖掘課程的教材，也可作為數據挖掘及相關工程技術工作人員的參考書。
作者介紹
編者:王振武|責編:閆紅梅
目錄
第一篇  基礎篇
  第1章  大數據簡介
    1.1  大數據
      1.1.1  大數據的定義
      1.1.2  大數據的特點
      1.1.3  大數據處理的挑戰
    1.2  大數據挖掘
      1.2.1  大數據挖掘的定義
      1.2.2  大數據挖掘的特點
    1.3  大數據挖掘的相關方法
      1.3.1  數據預處理技術
      1.3.2  關聯規則挖掘
      1.3.3  分類
      1.3.4  聚類
      1.3.5  孤立點挖掘
      1.3.6  演變分析
      1.3.7  特異群組分析
    1.4  大數據挖掘類型
      1.4.1  Web數據挖掘
      1.4.2  空間數據挖掘
      1.4.3  流數據挖掘
    1.5  大數據挖掘的常見應用
      1.5.1  社交網路分析
      1.5.2  文本分析
      1.5.3  推薦系統
    1.6  常用的大數據統計分析方法
      1.6.1  百分位
      1.6.2  皮爾森相關係數
      1.6.3  直方圖
      1.6.4  T檢驗
      1.6.5  卡方檢驗
    1.7  常用的大數據挖掘評估方法
    1.8  大數據平台相關技術
      1.8.1  分散式存儲技術
      1.8.2  分散式任務調度技術
      1.8.3  並行計算技術
      1.8.4  其他技術
    1.9  大數據平台實例——阿里雲數加平台
      1.9.1  數加平台簡介
      1.9.2  數加平台產品簡介
      1.9.3  數加平台優勢特色
      1.9.4  機器學習平台簡介
      1.9.5  機器學習平台功能
      1.9.6  機器學習平台操作流程
    1.10  小結
    思考題
第二篇  技術篇
  第2章  數據預處理技術
    2.1  數據預處理的目的
    2.2  數據採樣

      2.2.1  加權採樣
      2.2.2  隨機採樣
      2.2.3  分層採樣
    2.3  數據清理
      2.3.1  填充缺失值
      2.3.2  光滑雜訊數據
      2.3.3  數據清理過程
    2.4  數據集成
      2.4.1  數據集成簡介
      2.4.2  常用數據集成方法
    2.5  數據變換
      2.5.1  數據變換簡介
      2.5.2  數據規範化
    2.6  數據歸約
      2.6.1  數據立方體聚集
      2.6.2  維歸約
  ……
第三篇  綜合應用篇
參考文獻

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