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白话大数据与机器学习 (高扬著) 带书签目录 完整pdf扫描版[71MB]

qianhu2021-06-25 【大数据开发】

简介白话大数据与机器学习 (高扬著) 带书签目录 完整pdf扫描版[71MB],本书以降低学习曲线和阅读难度为宗旨,重点讲解了统计学、数据挖掘算法、实际应用案例、数据价值与变现,以及高级拓展技能,用通俗易懂的语言,结合大量案例与漫画,不枯燥,实用、接地气,欢迎下载

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白话大数据与机器学习是资深大数据专家多年实战经验总结,拒绝晦涩,开启大数据与机器学习妙趣之旅。以降低学习曲线和阅读难度为宗旨,系统讲解统计学、数据挖掘算法、实际应用案例、数据价值与变现,以及高级拓展技能,并清晰勾勒出大数据技术路线与产业蓝图。

白话大数据与机器学习共分18章。用通俗易懂的语言,结合大量案例与漫画,不枯燥,实用、接地气。
第1~5章,这部分是大数据入门所需的系统性知识,剖析大数据产业、数据与信息算法等的关系,妙解数学基础(排列组合、概率、统计与分布),以及指标化运营及体系构建。这部分补足读者的产业与相关概念认知,以及所需的数学知识。为下面的数据挖掘算法的理解与应用夯实基础。
第6~8章,这部分介绍数据挖掘基础知识与算法,讲解了与数据息息相关的信息论,重点讲解了:多维向量空间(向量和维度、矩阵及其计算、上卷和下钻);
回归(线性回归、残差分析、拟合相关问题);
聚类(K-Means算法、有趣模式、孤立点、层次与密度聚类,聚类的评估等);
分类(朴素贝叶斯、决策树归纳、*森林、隐马尔科夫模型、SVM、遗传算法)。
第11~18章,这部分介绍生产应用与高级扩展。其中第11~15章介绍生产应用实践,涵盖关联分析、用户画像、推荐算法、文本挖掘、人工神经网络。这些也是工业界和学术界研究的热点。第16章讲解了著名的大数据框架及其安装与配置,如Hadoop、Spark、Cassandra、PrestoDB。第17章从速度与稳定性维度介绍了大数据系统的架构与调优。第18章则从数据运营、评估、展现与变现场景层面进行了解读。
附录部分给出了大数据平台运行可能需要的软件和库,以及群众如何看待炙手可热的大数据。

目录

第1章大数据产业1
第2章步入数据之门9
第3章排列组合与古典概型15
第4章统计与分布27
第5章指标55
第6章信息论64
第7章多维向量空间76
第8章回归87
第9章聚类105
第10章分类125
第11章关联分析183
第12章用户画像195
第13章推荐算法206
第14章文本挖掘218
第15章人工神经网络228
第16章大数据框架简介257
第17章系统架构和调优278
第18章数据解读与数据的价值28

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