大数据处理与智能决策(高等学校新工科应用型人才培养规划教材)
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作者编者:利节|责编:王少龙//马晓娟
出版社西安电子科大
ISBN9787560657189
出版时间2020-08
装帧其他
开本其他
定价20元
货号30970677
上书时间2024-10-02
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商品详情
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目录
第1章 导论
1.1 大数据处理的特点
1.1.1 业务驱动大数据发展
1.1.2 大数据的“4V”特征
1.2 大数据处理方法概述
1.2.1 大数据的分析处理方法
1.2.2 数据预处理
1.2.3 机器学习和数据挖掘
1.2.4 数据可视化
本章小结
练习题
第2章 基础数学知识
2.1 向量与矩阵
2.1.1 基本概念
2.1.2 向量的基本运算
2.1.3 矩阵的基本运算
2.1.4 特殊类型的向量与矩阵
2.2 基本描述性特征
2.2.1 集中趋势
2.2.2 离散趋势
2.2.3 协方差与相关系数
2.2.4 分布形态
2.3 数据的图形化描述
2.3.1 直方图
2.3.2 气泡图
2.3.3 箱型图
2.3.4 雷达图
2.3.5 等高线图
本章小结
练习题
第3章 数据预处理
3.1 数据度量
3.1.1 数据度量标准
3.1.2 数据归一化
3.1.3 数据清洗
3.1.4 数据预处理的其他方法
3.2 实验与代码
本章小结
练习题
第4章 线性回归算法
4.1 多项式拟合
4.2 线性回归算法
4.2.1 一元线性回归算法
4.2.2 多元线性回归算法
4.3 实验与代码
本章小结
练习题
第5章 聚类算法
5.1 聚类算法的概念及应用
5.2 距离度量
内容摘要
本书向读者介绍大数据处理与智能决策的入门知识，其特点在于摒弃了智能算法繁琐枯燥的数学推导，聚焦于知识的理解与实践，以培养读者的项目开发能力与工程实践能力为目标。本书的主要内容包括线性回归算法、聚类算法、分类算法的概况和典型算法的分析与实现，以及TensorFlow在大数据处理与智能决策中的经典应用。
本书介绍的算法和工具都需要动手实践才能更好地理解，因此在每种算法详解后都附有当前最常用的两种编程语言（Matlab和Python）示例，让读者边学边做，这样才能更好地掌握大数据处理与智能决策的基础知识。
本书没有过多的数学公式，简单易懂，可作为应用型本科和高等职业院校的教材，也可作为对大数据处理与智能决策感兴趣的读者的入门级书籍。
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