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大数据分析与算法

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作者[挪] 拉金德拉·阿卡拉卡(Rajendra Akerkar) [印] 普里蒂·

出版社机械工业出版社

ISBN9787111608769

出版时间2018-10

版次1

装帧平装

开本16开

纸张胶版纸

页数191页

字数0.256千字

定价59元

货号SC:9787111608769

上书时间2024-12-22

文源文化

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商品描述
精彩内容:
信息和通信技术(ICT)已成为开展业务的常用工具。凭借ICT提供的高度适用性和支持,许多困难的计算任务都得到了简化。另一方面,信息和通信技术也成为创造挑战的关键因素!如今,如果不使用智能技术,那么在各领域收集的数据规模将远远超过我们缩减数据和分析数据的能力。积累的(大)数据中隐藏着很多有价值的信息。然而,要获得这些有价值的信息和洞察力是非常困难的。因此,帮助人类从数据中提取知识的新一代计算理论和工具是必不可少的。毕竟,为什么这些本质上聪明、智能的工具和技术不用来最小化人的参与,以及有效地管理海量数据呢?计算智能技术,包括神经网络、模糊系统、进化计算以及其他的机器学习领域,在用于支持业务决策的数据识别、可视化、分类和分析等方面非常有效。已开发的计算智能理论已经应用于工程、数据分析、预测、医疗保健等许多领域。本书将这些技巧结合在一起来解决数据科学中的问题。最近出现的“数据科学”一词,特指一个使得海量数据变得有意义的新行业。但是,处理数据并使其有意义这一点具有悠久历史。数据科学是一套用于支持和指导从数据中提取信息和洞察力的基本原则。与数据科学最密切相关的概念很可能是数据挖掘——通过包含这些原则,从数据中提取知识的技术。数据科学的核心输出是数据产品。数据产品可以是从推荐列表到仪表板的任何产品,也可以是支持实现更明智决策的任何产品。分析是数据科学的核心。分析侧重根据统计模型来理解数据。它关注数据的收集、分析和解释,以及数据分析结果的有效组织、展示和交流。这本教材旨在满足希望从事数据科学和计算智能领域的研究和开发人员的需求。全书概览自1994年以来,我们在不同地方以不同形式教授了本书中的主题。特别是,本书基于作者过去几年在不同大学和不同研究机构所教授的研究生课程,其内容涉及各种数据科学的相关知识。来自参与者和同事的反馈在很大程度上帮助我们改进了本书的内容。本书可以作为研究生或高年级本科
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内容简介:
本书详细介绍了数据科学领域的相关智能技术,包括数据分析、基本学习算法、模糊逻辑、人工神经网络、基因算法和进化计算、使用R语言进行大数据分析等。本书可以作为高等院校计算机专业本科生和研究生,以及其他专业研究生的人工智能课程的教材,也可以作为相关教师和数据分析技术人员的参考书。
目录:
译者序前言第1章  绪论  11.1  引言  11.2  数据科学的历史  21.3  现代商业中数据科学的重要性  31.4  数据科学家  51.5  三维数据科学活动  61.5.1  管理数据流  71.5.2  处理数据管理  81.5.3  数据分析  111.6  数据科学与其他领域交叉  111.7  数据分析思维  131.8  应用领域  131.8.1  资源的可持续发展  131.8.2  利用社交平台进行各种活动  141.8.3  智能Web应用  141.8.4  Google自动统计员项目  151.9  应用计算智能管理数据科学活动  151.10  商业中的数据科学场景  171.11  有助于数据科学的工具和技术  171.11.1  数据清洗工具  181.11.2  数据管理和建模工具  191.11.3  数据可视化工具  201.12  练习  21参考文献  22第2章  数据分析  232.1  引言  232.2  跨行业标准过程  242.3  数据分析生命周期  252.4  数据科学项目生命周期  272.5  数据分析的复杂性  282.6&n
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