大数据智能分析与计算 大中专理科计算机 作者 新华正版
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作者:
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出版社:
中南大学出版社
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ISBN:
9787548750383
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出版时间:
2022-12
-
版次:
1
-
装帧:
平装
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开本:
16
-
页数:
236页
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字数:
378千字
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出版时间:
2022-12
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版次:
1
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装帧:
平装
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开本:
16
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页数:
236页
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字数:
378千字
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上书时间2024-03-17
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目录：
章 绪论
1.1 大数据的概念和特征
1.1.1 大数据的概念
1.1.2 大数据的特征
1.2 大数据与优选计算、人工智能
1.3 大数据的典型应用场景
1.4 大数据的发展趋势
第2章 机器学
2.1 数据挖掘与机器学概述
2.2 logistic回归
2.2.1 logistic回归分类
2.2.2 l2正则化原问题
2.2.3 l2正则化对偶问题
2.2.4 l1正则化原问题
2.3 决策树
2.3.1 树形决策过程
2.3.2 分类与回归树
2.3.3 训练算
2.4 支持向量机
2.4.1 线分类器
2.4.2 线可分的情况
2.4.3 线不可分的情况
2.4.4 核映与核函数
2.4.5 smo算
2.4.6 多分类问题
2.5 贝叶斯分类器
2.5.1 贝叶斯决策
2.5.2 朴素贝叶斯分类器
2.5.3 正态贝叶斯分类器
2.6 knn算
2.6.1 基本概念
2.6.2 预测算
2.6.3 距离定义
2.7 森林
2.7.1 抽样
2.7.2 bagging算
2.7.3 森林算
2.8 boosting算
2.8.1 adaboost算
2.8.2 广义加模型
2.8.3 实现细节问题
第3章 深度学
3.1 深度学概述
3.2 深度学基础
3.2.1 bp神经网络
3.2.2 受限boltzmann机
3.3 深度信念网络
3.3.1 模型结构
3.3.2 学算
3.4 卷积神经网络
3.4.1 卷积层
3.4.2 relu层
3.4.3 池化层
3.4.4 全连接层
3.4.5 层与层之间的交织
3.5 循环神经网络
3.5.1 循环神经网络
3.5.2 双向循环神经网络
3.5.3 多层循环神经网络
3.5.4 回声状态网络
3.5.5 长短期记忆网络
3.5.6 门控循环单元
3.6 生成对抗学
3.7 强化学
3.7.1 强化学的组成部分
3.7.2 马尔可夫决策过程
3.7.3 基于动态规划的算
3.7.4 蒙特卡洛算
3.7.5 时序差分算
3.8 迁移学
第4章 大数据群智能优化算
4.1 大数据处理的难点与群智能优化
4.1.1 基于粒子群算的大数据分析
4.1.2 基于蚁群算的大数据分析
4.1.3 基于进化算的大数据分析
4.2 遗传算
4.2.1 遗传算
4.2.2 常用术语简介
4.2.3 遗传算的流程
4.3 人工疫系统
4.3.1 一般疫算
4.3.2 克隆选择算
4.3.3 疫网络算
4.3.4 阴选择算
4.4 蚁群算
4.4.1 蚁群算的基本
4.4.2 蚁群算的流程
4.2.3 改进的蚁群算
4.5 粒子群优化算
……
内容简介：
大数据时代的到来，迫切需要为控制电气信息类的教育建立大数据技术课程体系，为社会培养和输送一批具备大数据素养的创新人才，满足系统对大数据创新人才益旺盛的需求。本书定位为控制电气信息类专业教材，为该专业搭建起“大数据智能处理与优选计算”的系统知识体系及研究方向。本书将系统梳理、结大数据技术的基本、大数据处理与学智能方、优选计算技术，以及近期新大数据研究成果和大数据的主要领域应用，帮助形成对大数据知识体系及其应用领域的深刻认识，为相关在大数据领域奠定基础和开拓研究方向。同时可作为自动化、计算机、电子电气信息类高年级本科生的选修课教材及相关科技工作者的参资料。全书分两大部分内容，前者重点聚焦于大数据技术的两个核心内容——分布式存储和分布式计算；后者聚焦于各种机器学、深度学和智能优化方等优选计算方。
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