本書的主要章節(jié)包括分位數(shù)回歸、等分線性回歸、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、隨機(jī)前沿分析法、層次分析法、灰關(guān)聯(lián)分析、模糊理論、粗糙集理論、小波時(shí)間序列、組合優(yōu)化問題等。此外，本書引入了最新的R數(shù)據(jù)挖掘方法；摒除掉艱深難懂的理論，以最淺顯的方式介紹數(shù)據(jù)挖掘理論，讓讀者迅速掌握，輕松入門；力求最簡單的R程序或安裝包運(yùn)行數(shù)據(jù)挖掘案例分析，詳

圖分析可以揭示復(fù)雜系統(tǒng)和大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)作機(jī)制，圖算法為構(gòu)建智能應(yīng)用程序提供了快速建模的框架，有助于更準(zhǔn)確、更快速地做出預(yù)測。包括商品推薦和欺詐檢測在內(nèi)的許多人工智能問題能轉(zhuǎn)換為圖論問題。本書基于Spark和Neo4j講解近20種常用的圖算法，幫助讀者拓展重要圖分析類型的相關(guān)知識(shí)和能力，更快速地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式并找到更優(yōu)

本書以培養(yǎng)職業(yè)崗位能力為目標(biāo)，融知識(shí)、理論、實(shí)踐為一體，體現(xiàn)“理實(shí)一體化”教學(xué)思想，涵蓋省級(jí)“十二五”規(guī)劃課題的研究成果。

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本書從系統(tǒng)集成與應(yīng)用角度介紹自動(dòng)測試技術(shù)理論知識(shí)和實(shí)踐訓(xùn)練項(xiàng)目。全書共6章,分為三個(gè)部分。第一部分(第1章~第3章)為理論知識(shí)篇,主要介紹自動(dòng)測試簡介和虛擬儀器技術(shù)、測試總線技術(shù)和軟件開發(fā)技術(shù);第二部分(第4章和第5章)為教學(xué)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)篇,主要介紹教學(xué)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)所采用的教學(xué)實(shí)驗(yàn)開發(fā)軟件(MicrosftVisualStud

本書詳細(xì)描述了PMML規(guī)范（Ver4.3）所支持的8種模型：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、決策樹模型、規(guī)則集模型、序列模型、評(píng)分卡模型、支持向量機(jī)模型、時(shí)間序列模型和聚合模型。全書不是簡單地介紹PMML語法，而是融合各種挖掘模型基礎(chǔ)知識(shí)和算法知識(shí)，告訴開發(fā)者如何融會(huì)貫通地掌握、使用PMML語言，不僅能夠?qū)W習(xí)到標(biāo)準(zhǔn)的PMML模型表達(dá)方式

本書以實(shí)戰(zhàn)案例為主，全面闡述了大數(shù)據(jù)開發(fā)領(lǐng)域中常用的技術(shù)原理和框架，以及框架對(duì)應(yīng)的實(shí)戰(zhàn)案例。全書共分為四大篇章：大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)篇、大數(shù)據(jù)離線批處理技術(shù)篇、大數(shù)據(jù)在線實(shí)時(shí)處理技術(shù)篇、大數(shù)據(jù)處理實(shí)戰(zhàn)案例篇。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)篇主要介紹了大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)知識(shí)、Hadoop和Storm的基礎(chǔ)知識(shí)及其發(fā)展現(xiàn)狀和應(yīng)用前景；大數(shù)據(jù)離線批處理技術(shù)篇主

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