本書介紹了大數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最常用的模型和算法，包括最基礎(chǔ)的線性回歸和線性分類方法，以及模型選擇和模型評(píng)價(jià)的概念和方法，進(jìn)而介紹非線性的回歸和分類方法（包括決策樹與組合方法、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及在此基礎(chǔ)上發(fā)展的深度學(xué)習(xí)方法）。最后介紹無監(jiān)督的學(xué)習(xí)中的聚類方法和業(yè)界廣泛使用的推薦系統(tǒng)方法。除了方法的理論講解

本書以“數(shù)據(jù)流”為主線，從信號(hào)處理角度出發(fā)，圍繞問題描述和解決方案設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)兩個(gè)角度組織材料，介紹計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的分析、設(shè)計(jì)理論和工程實(shí)現(xiàn)技術(shù)。同時(shí)，本書提供了多種學(xué)習(xí)支持材料，如電子課件、教學(xué)指導(dǎo)手冊(cè)、部分習(xí)題解答和線上虛擬仿真實(shí)驗(yàn)，能更好地幫助學(xué)生認(rèn)識(shí)計(jì)算機(jī)控制的并發(fā)實(shí)時(shí)任務(wù)管理本質(zhì)，樹立正確的國(guó)家觀、民族觀、歷史

本書是一本全面介紹數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)專業(yè)類圖書，閱讀本書可以提升讀者對(duì)大數(shù)據(jù)分析與挖掘的認(rèn)知以及動(dòng)手能力。本書共有10章，由淺入深地講解數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念與流程、相關(guān)算法與實(shí)現(xiàn)工具。本書理論與實(shí)踐相結(jié)合，既有技術(shù)的深度，也有行業(yè)應(yīng)用的廣度，使讀者可以全面掌握數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)技術(shù)。

本教材是計(jì)算機(jī)類專業(yè)的專業(yè)必修課教材和教育公共必修課教材。大數(shù)據(jù)涉及知識(shí)面廣，應(yīng)用場(chǎng)景多種多樣，需要培養(yǎng)大數(shù)據(jù)思維，繼而才能運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維展開分析應(yīng)用技術(shù)。這就需要學(xué)習(xí)者能夠宏觀構(gòu)建大數(shù)據(jù)環(huán)境的認(rèn)知，掌握大數(shù)據(jù)處理的流程和相關(guān)技術(shù)，繼而在明確應(yīng)用思路引導(dǎo)下融匯知識(shí)，才能進(jìn)一步結(jié)合大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景展開研究和探索。但是，目前

在數(shù)字化浪潮中，大數(shù)據(jù)技術(shù)無處不在，包括互聯(lián)網(wǎng)、體育、工業(yè)、醫(yī)療、交通等在內(nèi)的社會(huì)各行各業(yè)，都融入了大數(shù)據(jù)的印跡，大數(shù)據(jù)對(duì)人類的社會(huì)生產(chǎn)和生活產(chǎn)生了重大而深遠(yuǎn)的影響。一早醒來，多篇你感興趣的推送文章早已占領(lǐng)手機(jī)屏幕；走在路上，智能手環(huán)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)著你的健康信息；想點(diǎn)外賣，小程序優(yōu)先推薦最符合你口味的商家；騎車出行，導(dǎo)航系統(tǒng)

全書共分為10章，主要內(nèi)容包括：認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)及搭建Hadoop集群、Hadoop生態(tài)系統(tǒng)、Hadoop集群搭建、HDFS原理與操作、Hadoop集群運(yùn)維。同時(shí)本書也講解了Hadoop平臺(tái)的相關(guān)組件ZooKeeper、Kafka、Flume、Hive、HBase、Spark、ClickHouse、Flink、Sqoop和R

《用于智能數(shù)據(jù)分析的實(shí)用機(jī)器學(xué)習(xí)》一書討論了多個(gè)新興以及蓬勃發(fā)展中的計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，專注于機(jī)器學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)如何推動(dòng)信息驅(qū)動(dòng)。本書分為四個(gè)部分，涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、物聯(lián)網(wǎng)和信息安全。本書從智能數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)兩大主題出發(fā)，著重于介紹將智能數(shù)據(jù)分析中的新技術(shù)如何應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，如智能搜索、分類、聚類和智能決策

本書分為12章，主要內(nèi)容包括Python程序簡(jiǎn)介、Python語法基礎(chǔ)、程序流程控制、組合數(shù)據(jù)類型、函數(shù)、文件及目錄操作、正則表達(dá)式、面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)、異常處理和程序調(diào)試、數(shù)據(jù)庫(kù)編程、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)處理等。全書通過理論講解和實(shí)例分析幫助學(xué)生學(xué)會(huì)運(yùn)用Python解決實(shí)際問題，并在Python的理論基礎(chǔ)上增加了金融、財(cái)經(jīng)類

復(fù)雜大系統(tǒng)是一類具有特殊結(jié)構(gòu)的動(dòng)力系統(tǒng)，許多實(shí)際工程領(lǐng)域都可以用大系統(tǒng)來描述。分散控制理論是大系統(tǒng)應(yīng)用研究中的一種重要方法，由于它的實(shí)用性、經(jīng)濟(jì)性和可靠性，受到人們的普遍重視并已發(fā)展成為當(dāng)今最重要的控制理論分支之一。本書通過研究系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，通過里韋普諾夫的穩(wěn)定性理論、積分不等式和線性矩陣不等式等方法，研究復(fù)雜大系統(tǒng)

本書系統(tǒng)介紹了云計(jì)算與大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)知識(shí)和主要技術(shù)。全書共6章，主要內(nèi)容包括大數(shù)據(jù)技術(shù)概述、云計(jì)算技術(shù)概述、大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用、云計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用、大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的安全問題、大數(shù)據(jù)與云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用。