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白话大数据与机器学习


白话大数据与机器学习

作  者:高扬,卫峥,尹会生

出 版 社:机械工业出版社

出版时间:2016年07月

定  价:69.00

I S B N :9787111538479

所属分类: 专业科技  >  计算机/网络  >  人工智能    

标  签:编程语言与程序设计  计算机?网络  

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TOP内容简介

  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。
  本书共分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、随机森林、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。

TOP作者简介

  高扬,金山软件西山居资深大数据架构师与大数据专家,有多年编程经验(多年日本和澳洲工作经验)和多年大数据架构设计与数据分析、处理经验,目前负责西山居的大数据产品市场战略与产品战略。专注于大数据系统架构以及变现研究。擅长数据挖掘、数据建模、关系型数据库应用以及大数据框架Hadoop、Spark、Cassandra、Prestodb等的应用。负责西山居紫霞系统——大数据日志处理系统的系统架构与设计工作。
  卫峥,西山居软件架构师,多年的软件开发和架构经验,精通C/C++、Python、Golang、JavaScript等多门编程语言,近几年专注于数据处理、机器学算法的研究、应用与服务研发。曾在新浪网平台架构部负责音视频转码平台的架构和研发工作,为新浪微博,新浪微盘,秒拍等提供视频在线观看服务。51CTO讲师,个人出品的教学视频:

TOP目录

  第1章大数据产业1
  1.1大数据产业现状1
  1.2对大数据产业的理解2
  1.3大数据人才3
  1.3.1供需失衡3
  1.3.2人才方向3
  1.3.3环节和工具5
  1.3.4门槛障碍6
  1.4小结8
  第2章步入数据之门9
  2.1什么是数据9
  2.2什么是信息10
  2.3什么是算法12
  2.4统计、概率和数据挖掘13
  2.5什么是商业智能13
  2.6小结14
  第3章排列组合与古典概型15
  3.1排列组合的概念16
  3.1.1公平的决断——扔硬币16
  3.1.2非古典概型17
  3.2排列组合的应用示例18
  3.2.1双色球彩票18
  3.2.2购车摇号20
  3.2.3德州扑克21
  3.3小结25
  第4章统计与分布27
  4.1加和值、平均值和标准差27
  4.1.1加和值28
  4.1.2平均值29
  4.1.3标准差30
  4.2加权均值32
  4.2.1混合物定价32
  4.2.2决策权衡34
  4.3众数、中位数35
  4.3.1众数36
  4.3.2中位数37
  4.4欧氏距离37
  4.5曼哈顿距离39
  4.6同比和环比41
  4.7抽样43
  4.8高斯分布45
  4.9泊松分布49
  4.10伯努利分布52
  4.11小结54
  第5章指标55
  5.1什么是指标55
  5.2指标化运营58
  5.2.1指标的选择58
  5.2.2指标体系的构建62
  5.3小结63
  第6章信息论64
  6.1信息的定义64
  6.2信息量65
  6.2.1信息量的计算65
  6.2.2信息量的理解66
  6.3香农公式68
  6.4熵70
  6.4.1热力熵70
  6.4.2信息熵72
  6.5小结75
  第7章多维向量空间76
  7.1向量和维度76
  7.1.1信息冗余77
  7.1.2维度79
  7.2矩阵和矩阵计算80
  7.3数据立方体83
  7.4上卷和下钻85
  7.5小结86
  第8章回归87
  8.1线性回归87
  8.2拟合88
  8.3残差分析94
  8.4过拟合99
  8.5欠拟合100
  8.6曲线拟合转化为线性拟合101
  8.7小结104
  第9章聚类105
  9.1K-Means算法106
  9.2有趣模式109
  9.3孤立点110
  9.4层次聚类110
  9.5密度聚类113
  9.6聚类评估116
  9.6.1聚类趋势117
  9.6.2簇数确定119
  9.6.3测定聚类质量121
  9.7小结124
  第10章分类125
  10.1朴素贝叶斯126
  10.1.1天气的预测128
  10.1.2疾病的预测130
  10.1.3小结132
  10.2决策树归纳133
  10.2.1样本收集135
  10.2.2信息增益136
  10.2.3连续型变量137
  10.3随机森林140
  10.4隐马尔可夫模型141
  10.4.1维特比算法144
  10.4.2前向算法151
  10.5支持向量机SVM154
  10.5.1年龄和好坏154
  10.5.2“下刀”不容易157
  10.5.3距离有多远158
  10.5.4N维度空间中的距离159
  10.5.5超平面怎么画160
  10.5.6分不开怎么办160
  10.5.7示例163
  10.5.8小结164
  10.6遗传算法164
  10.6.1进化过程164
  10.6.2算法过程165
  10.6.3背包问题165
  10.6.4极大值问题173
  10.7小结181
  第11章关联分析183
  11.1频繁模式和Apriori算法184
  11.1.1频繁模式184
  11.1.2支持度和置信度185
  11.1.3经典的Apriori算法187
  11.1.4求出所有频繁模式190
  11.2关联分析与相关性分析192
  11.3稀有模式和负模式193
  11.4小结194
  第12章用户画像195
  12.1标签195
  12.2画像的方法196
  12.2.1结构化标签196
  12.2.2非结构化标签198
  12.3利用用户画像203
  12.3.1割裂型用户画像203
  12.3.2紧密型用户画像204
  12.3.3到底“像不像”204
  12.4小结205
  第13章推荐算法206
  13.1推荐思路206
  13.1.1贝叶斯分类206
  13.1.2利用搜索记录207
  13.2User-basedCF209
  13.3Item-basedCF211
  13.4优化问题215
  13.5小结217
  第14章文本挖掘218
  14.1文本挖掘的领域218
  14.2文本分类219
  14.2.1Rocchio算法220
  14.2.2朴素贝叶斯算法223
  14.2.3K-近邻算法225
  14.2.4支持向量机SVM算法226
  14.3小结227
  第15章人工神经网络228
  15.1人的神经网络228
  15.1.1神经网络结构229
  15.1.2结构模拟230
  15.1.3训练与工作231
  15.2FANN库简介233
  15.3常见的神经网络235
  15.4BP神经网络235
  15.4.1结构和原理236
  15.4.2训练过程237
  15.4.3过程解释240
  15.4.4示例240
  15.5玻尔兹曼机244
  15.5.1退火模型244
  15.5.2玻尔兹曼机245
  15.6卷积神经网络247
  15.6.1卷积248
  15.6.2图像识别249
  15.7深度学习255
  15.8小结256
  第16章大数据框架简介257
  16.1著名的大数据框架257
  16.2Hadoop框架258
  16.2.1MapReduce原理259
  16.2.2安装Hadoop261
  16.2.3经典的WordCount264
  16.3Spark框架269
  16.3.1安装Spark270
  16.3.2使用Scala计算WordCount271
  16.4分布式列存储框架272
  16.5PrestoDB——神奇的CLI273
  16.5.1Presto为什么那么快273
  16.5.2安装Presto274
  16.6小结277
  第17章系统架构和调优278
  17.1速度——资源的配置278
  17.1.1思路一:逻辑层面的优化279
  17.1.2思路二:容器层面的优化279
  17.1.3思路三:存储结构层面的优化280
  17.1.4思路四:环节层面的优化280
  17.1.5资源不足281
  17.2稳定——资源的可用282
  17.2.1借助云服务282
  17.2.2锁分散282
  17.2.3排队283
  17.2.4谨防“雪崩”283
  17.3小结285
  第18章数据解读与数据的价值286
  18.1运营指标286
  18.1.1互联网类型公司常用指标287
  18.1.2注意事项288
  18.2AB测试289
  18.2.1网页测试290
  18.2.2方案测试290
  18.2.3灰度发布292
  18.2.4注意事项293
  18.3数据可视化295
  18.3.1图表295
  18.3.2表格299
  18.4多维度——大数据的灵魂299
  18.4.1多大算大299
  18.4.2大数据网络300
  18.4.3去中心化才能活跃301
  18.4.4数据会过剩吗302
  18.5数据变现的场景303
  18.5.1数据价值的衡量的讨论303
  18.5.2场景1:征信数据307
  18.5.3场景2:宏观数据308
  18.5.4场景3:画像数据309
  18.6小结310
  附录AVMwareWorkstation的安装311
  附录BCentOS虚拟机的安装方法314
  附录CPython语言简介318
  附录DScikit-learn库简介323
  附录EFANNforPython安装324
  附录F群众眼中的大数据325
  写作花絮327
  参考文献329

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