分布式统计计算 大中专文科社科综合 新华正版
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作者作者
出版社中国人民大学出版社
ISBN9787300315867
出版时间2023-04
版次1
装帧平装
开本16开
页数228页
字数322千字
定价49元
货号xhwx_1202874642
上书时间2023-05-19
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目录：
章 apache spark 简介
1.1 apache spark 的历史与现状
1.2 安装和运行 apache spark
1.3 apache spark 编程简介
1.4 scala 语言简介
1.4.1 scala 开发环境配置及 intellij idea
1.4.2 scala 编程简介
1.4.3 pyspark 编程简介
1.5 spark 编程
1.5.1 spark 系统简介
1.5.2 弹分布式数据集
1.5.3 rdd 文件上的作
1.5.4 spark 中两个抽象概念
1.6 公共数据集
第 2 章 breeze 程序包
2.1 创建向量、矩阵及其简单计算
2.2 整行或整列的运算
2.3 常用数学计算
2.4 常用分布
2.5 基于 breeze 包的分布式计算
第 3 章 模拟和统计推断
3.1 数的产生
3.1.1 逆累积分布函数
3.1.2 拒绝
3.1.3 示例：从回归模型中模拟数据
3.2 em 优化
3.2.1 em 算
3.2.2 收敛分析
3.2.3 分布式 em 算
3.2.4 示例：高斯混合模型
第 4 章 马尔科夫链蒙特卡洛方
4.1 metropolis-hastings 算
4.2 slice 取样
4.3 gibbs 取样
第 5 章 优化算
5.1 数值计算方
5.1.1 () 梯度下降算
5.1.2 示例：分布式的线回归估计
5.2 近端梯度算
5.2.1 算介绍
5.2.2 示例：基于近端梯度算的分布式 lasso 回归参数估计
5.3 交替方向乘子
5.3.1 算介绍
5.3.2 示例：分位数回归分布式参数估计
5.4 有限内存 bfgs 算
第 6 章 自举
6.1 自由自举
6.2 子集合自举
第 7 章 常用统计机器学方
7.1 聚类分析
7.1.1 k 组中心
7.1.2 隐狄利克雷分配
7.1.3 功效迭代聚类
7.2 分类分析
7.2.1 逻辑回归
7.2.2 线支持向量机
7.2.3 线判别分析
7.2.4 决策树
7.3 数据降维
7.3.1 基于正则化的稀疏方
7.3.2 示例：scad、mcp 等正则化项的 scala 代码实现
7.3.3 主成分分析
7.3.4 奇异值分解
7.3.5 示例：基于分布式计算的主成分分析
7.4 集成学方
7.4.1 基于 bagging 算――以森林为例
7.4.2 基于 boosting 算――以 adaboost 为例
7.4.3 基于树的集成学算
7.4.4 示例：航班延误预测分类
第 8 章 主流分布式算简介
8.1 分治
8.1.1 算思想介绍
8.1.2 分治在统计学中的应用
8.1.3 示例：线支持向量机
8.2 基于梯度更新的分布式算
8.2.1 算介绍
8.2.2 示例：基于近端梯度算的 lasso 问题求解
8.2.3 示例：非参数岭回归
8.3 联邦学算简介
8.3.1 算分类
8.3.2 联邦均算介绍
8.3.3 安全联邦线回归
第 9 章 案例集
9.1 案例一：基于 mm 算和 em 算的负二项分布参数估计
9.1.1 负二项分布
9.1.2 mm 算的负二项分布参数估计求解
9.1.3 em 算的负二项分布参数估计求解
9.1.4 数值模拟
9.1.5 实证分析
9.1.6 结论
9.1.7 源码附录
9.2 案例二：基于 em 算的混合指数分布参数估计
9.2.1 混合指数分布简介
9.2.2 em 算
9.2.3 spark 实现
9.2.4 效果评估
9.2.5 源码附录
9.3 案例三：基于 em 算的有限混合泊松分布的参数估计
9.3.1 有限混合泊松分布简介
9.3.2 参数估计的 em 算
9.3.3 em 加速算――均方外推算
9.3.4 实验设计
9.3.5 squarem 加速算比较
9.3.6 源码附录
9.4 案例四：基于不同优化算的逻辑回归模型参数的估计
9.4.1 常用优化算简介
9.4.2 逻辑回归模型简介
9.4.3 模拟数据应用不同优化算的分布式实现及比较
9.4.4 源码附录
参文献
内容简介：
本书着重介绍分布式计算的思想其及在统计学以及机器学中的应用，将传统统计学与机器学中的经典方和现代分布式算相结合，强化学生的分布式统计计算的编程能力和对相关方的理解，努力在统计计算和分布式计算之间搭建起一座桥梁。本书亦围绕统计学中的不同问题提供了丰富的实际案例以及详细的实现代码，从而帮助使用者快速理解相关分布式的核心思想，提升编程能力，进而可以熟练地进行大数据的统计分析和研究。本书可作为统计学与数据科学等相关专业高年级本科生与教材，也可用作相关大数据分析方向从业者与研究者的参书。
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