大数据与人工智能技术
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作者吕云翔, 钟巧灵主编
出版社清华大学出版社
ISBN9787302603108
出版时间2022-09
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数344页
字数510千字
定价59.8元
货号SC:9787302603108
上书时间2024-10-31
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主编推荐:
本书将基础理论和实际案例相结合，循序渐进地介绍了大数据与人工智能方面的知识，并配以大量案例。
内容简介:
本书将基础理论和实际案例相结合，循序渐进地介绍大数据与人工智能方面的知识，全面、系统地介绍大数据与人工智能的算法概念和适用范畴，并通过11个具体案例分别阐述人工智能和大数据技术在生产生活中的应用。全书共20章，第1～9章分别介绍大数据与人工智能的发展历史、数据工程、机器学习算法、深度学习与神经网络、大数据存储技术、Hadoop MapReduce解析、Spark解析、分布式数据挖掘算法和PyTorch解析等知识，第10～20章为大数据技术和机器学习技术相结合的一些案例。
本书主要面向广大数据工程与人工智能的初学者、高等院校的师生，以及相关领域的从业人员。
目录:
第1章 绪论
1.1 日益增长的数据
1.1.1 大数据的基本概念
1.1.2 大数据的基本特征
1.1.3 大数据的发展历程
1.2 人工智能初窥
1.2.1 人工智能的历史
1.2.2 人工智能的发展现状
1.2.3 人工智能的发展前景
1.2.4 大数据与人工智能
第2章 数据工程
2.1 数据工程的一般流程
2.2 数据获取
2.2.1 数据采集方法
2.2.2 大数据采集平台
2.3 数据存储与数据仓库
2.3.1 数据存储
2.3.2 数据仓库
2.4 数据预处理
2.4.1 数据清理
2.4.2 数据集成
2.4.3 数据变换
第3章 机器学习算法
3.1 算法概述
3.1.1 线性回归
3.1.2 逻辑回归
3.1.3 线性判别分析
3.1.4 分类与回归树分析
3.1.5 朴素贝叶斯
3.1.6 k最近邻算法
3.1.7 学习矢量量化
3.1.8 支持向量机
3.1.9 Bagging和随机森林
3.1.10 Boosting和AdaBoost
3.2 支持向量机算法
3.2.1 线性支持向量机
3.2.2 非线性支持向量机
3.2.3 支持向量机算法求解
3.3 逻辑回归算法
3.3.1 线性回归算法
3.3.2 逻辑回归
3.3.3 用PyTorch实现逻辑回归算法
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