分布式智能算法及在大数据中的应用
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作者陈宏伟//魏斯玮//叶志伟
出版社中国水利水电出版社
ISBN9787522606323
出版时间2022-08
装帧平装
开本16开
定价59元
货号31527074
上书时间2024-07-01
商品详情
- 品相描述：全新
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商品简介
《分布式智能算法及在大数据中的应用》 主要包括智能算法技术与大数据概述；基于 Ｈａｄｏｏｐ的分布式杂交水稻算法；基于 Ｈａｄｏｏｐ 的随机奇异值分解算法；基于 Ｈａｄｏｏｐ的分布式水波优化算法； 基于Ｓｐａｒｋ的分布式关联规则挖掘算法； 基于Ｓｐａｒｋ的分布式飞蛾扑火优化算法； 基于Ｓｐａｒｋ的分布式蚁狮算法等内容。本书既可以作为计算机科学与技术相关专业研究生及高年级本科生的教材，也可以作为科研人员的参考书，同时还可以作为研究生、博士生及教师写论文的参考书。
作者简介陈宏伟，湖北工业大学计算机学院教授。主持或作为重要成员参与包括国家自然科学基金、湖北省自然科学基金重点和面上基金、湖北省教育厅自然科学基金、武汉市科技局科技攻关等10余个项目；发表论文50余篇，其中EI检索40余篇；已授权发明专利5项，软件著作权4项，出版学术专著4部。主要研究方向为大数据、人工智能、云计算、对等网络。
目录
第1章 智能算法与大数据概述
1.1 智能算法概述
1.1.1 智能算法
1.1.2 分布式智能算法
1.2 Hadoop框架概述
1.2.1 Hadoop的生态环境
1.2.2 HDFS分布式文件系统分析
1.2.3 MapReduce并行计算框架
1.3 Spark框架概述
1.3.1 Spark的生态环境
1.3.2 Spark编程模型
1.4 分布式智能算法及在大数据中的应用概述
1.4.1 基于Hadoop的分布式杂交水稻算法研究
1.4.2 基于Hadoop的随机奇异值分解算法研究
1.4.3 基于Hadoop的分布式水波优化算法研究
1.4.4 基于Spark的分布式关联规则挖掘算法研究
1.4.5 基于Spark的分布式飞蛾扑火优化算法研究
1.4.6 基于Spark的分布式蚁狮算法研究
第2章 基于Hadoop的分布式杂交水稻优化算法
2.1 杂交水稻优化算法
2.1.1 杂交水稻优化算法概述
2.1.2 三系杂交水稻算法
2.1.3 杂交水稻算法实现
2.2 分布式并行杂交水稻算法
2.2.1 分布式并行杂交水稻算法概述
2.2.2 分布式杂交水稻算法实现
2.2.3 分布式杂交水稻算法的MapReduce过程
2.2.4 基于Hadoop的分布式杂交水稻算法流程
2.2.5 实验结果与分析
2.3 基于Hadoop的杂交水稻算法改进SVM
2.3.1 支持向量机相关理论
2.3.2 使用杂交水稻算法优化SVM参数
2.3.3 使用分布式杂交水稻算法优化SVM参数
2.3.4 实验结果分析
第3章 基于Hadoop的随机奇异值分解算法
3.1 随机奇异值分解算法
3.1.1 随机投影方案
3.1.2 奇异值分解
3.1.3 矩阵分解在推荐系统中的应用
3.1.4 分布式矩阵分解
3.2 基于Count Sketch算法的随机奇异值分解
3.2.1 Count Sketch算法简介
3.2.2 Count Sketch算法改进
3.2.3 基于Count Sketch算法的随机奇异值分解
3.2.4 实验结果分析
3.3 基于两重随机方案的奇异值分解
3.3.1 随机高斯矩阵投影
3.3.2 集成多个方案的随机奇异值分解
3.3.3 随机高斯矩阵与Count Sketch算法结合的算法
3.3.4 实验结果分析
内容摘要
《分布式智能算法及在大数据中的应用》主要包括智能算法技术与大数据概述；基于Hadoop的分布式杂
交水稻算法；基于Hadoop的随机奇异值分解算法；基于Hadoop的分布式水波优化算法；基于Spark的分布式关联规则挖掘算法；基于Spark的分布式飞蛾扑火优化算法；基于Spark的分布式蚁狮算法等内容。
本书既可以作为计算机科学与技术相关专业研究生
及高年级本科生的教材，也
可以作为科研人员的参考书，同时还可以作为研究生、
博士生及教师写论文的参考书。
主编推荐从人工智能的定义可以看出，数据、算力、算法是人工智能的三大核心。可以说，在一定程度上数据决定了机器学习的上限，算法为逼近这个上限提供方法，而算力决定了数据处理和训练的实用性能。
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