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大數據分析的九堂數學課

作者：(德)弗拉基米爾·什克曼//大衛·穆勒|責編:薛楊|譯者:李澤宇
出版社：清華大學
ISBN：9787302633167

出版日期：2023/09/01
裝幀：平裝
頁數：240

人民幣：RMB 69 元售價：元

內容大鋼

本書介紹了大數據分析中使用的基本數學模型，並對相關實際問題進行了應用參考。本書使用了必要的數學工具，並將它們應用於當前的數據分析問題，進一步跨學科應用於生物學、語言學、社會學、電氣工程、電腦科學和人工智慧等領域，本書給出的例子包括DNA測序、主題提取、社區檢測、壓縮感知、垃圾郵件過濾和國際象棋引擎等。對於模型，我們使用了大量的數學知識和方法——從基本的數值線性代數、統計學和優化到更專業的遊戲、圖甚至複雜性理論。本書涵蓋了大數據分析中所有常用的相關技術，在本書中體現為排序、在線學習、推薦系統、分類、聚類、線性回歸、稀疏恢復、神經網路和決策樹等章節。本書章節的結構和篇幅都是標準化的，以方便學生和教師使用。

作者介紹

(德)弗拉基米爾·什克曼//大衛·穆勒|責編:薛楊|譯者:李澤宇

第1章  排序
  1.1  研究動因：谷歌問題
  1.2  研究結果
    1.2.1  Perron-Frobenius定理
    1.2.2  PageRank
  1.3  案例研究：品牌忠誠度
  1.4  練習
第2章  在線學習
  2.1  研究動因：投資組合選擇
  2.2  研究結果
    2.2.1  在線鏡像下降
    2.2.2  熵設定
  2.3  案例分析：專家建議
  2.4  練習
第3章  推薦系統
  3.1  研究動因：Netflix大賽
  3.2  研究結果
    3.2.1  基於近鄰的方法
    3.2.2  基於模型的方法
  3.3  案例分析：潛在語義分析
  3.4  練習
第4章  分類
  4.1  研究動因：信用調查
  4.2  研究結果
    4.2.1  Fisher判別規則
    4.2.2  支持向量機
  4.3  案例分析：質量控制
  4.4  練習
第5章  聚類
  5.1  研究動因：DNA測序
  5.2  研究結果
    5.2.1  七一均值演算法
    5.2.2  譜聚類
  5.3  案例分析：主題抽取
  5.4  練習
第6章  線性回歸
  6.1  研究動因：計量經濟學分析
  6.2  研究結果
    6.2.1  最小二乘法
    6.2.2  嶺回歸
  6.3  案例分析：資本資產定價
  6.4  練習
第7章  稀疏恢復
  7.1  研究動因：變數選擇
  7.2  研究結果
    7.2.1  Lasso回歸
    7.2.2  迭代閾值收縮演算法
  7.3  案例分析：壓縮感知
  7.4  練習
第8章  神經網路

  8.1  研究動因：神經細胞
  8.2  研究結果
    8.2.1  邏輯回歸
    8.2.2  感知機
  8.3  案例分析：垃圾郵件過濾
  8.4  練習
第9章  決策樹
  9.1  研究動因：泰坦尼克號倖存率
  9.2  研究結果
    9.2.1  NP完全性
    9.2.2  自上而下的和自下而上的啟髮式演算法
  9.3  案例研究：國際象棋引擎
  9.4  練習
第10章  練習題解
  10.1  排序
  10.2  在線學習
  10.3  推薦系統
  10.4  分類
  10.5  聚類
  10.6  線性回歸
  10.7  稀疏恢復
  10.8  神經網路
  10.9  決策樹
參考文獻
索引
英文索引

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