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白话大数据与机器学习

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著者
出版者 出版社:碁峰 订阅出版社新书快讯 新功能介绍
翻译者
出版日期 出版日期:2017/06/21
语言 语言:繁体中文



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发表于2024-04-29

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图书描述

本书以降低学习门槛为宗旨,解说大数据与机器学习的相关基础知识,只要具备高中数学基础即可看懂。内容结合大量案例与生动的插画,将高度抽象的数学、演算法与现实生活中的事件作关联,帮助读者理解。

  本书精彩内容包括:
  .大数据基础,说明大数据应该具备的基础数学知识
  .大数据演算法,解说向量空间、回归、聚类、分类等核心演算法
  .大数据热门应用:介绍推荐算法、文字挖掘、人工神经网路等技术的原理
  .大数据主流框架:介绍Hadoop、Spark、Cassandra

著者信息

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图书目录

Chapter 01 大数据产业
Chapter 02 步入资料之门
Chapter 03 排列组合与古典机率
Chapter 04 统计与分佈
Chapter 05 指标
Chapter 06 资讯理论
Chapter 07 多维向量空间
Chapter 08 回归
Chapter 09 聚类
Chapter 10 分类
Chapter 11 关联分析
Chapter 12 使用者侧写
Chapter 13 推荐演算法
Chapter 14 文字挖掘
Chapter 15 人工神经网路
Chapter 16 大数据框架简介
Chapter 17 系统架构和最佳化
Chapter 18 资料解读与资料的价值

 

图书序言

对大数据产业的认识

「大数据」这个词汇其实很容易产生不少误解,尤其是这个「大」字,很容易让人感觉,资料量必须大,而且特别大,越大越能形成产业,也越有价值。其实这是「大数据」造成的误导。大数据产业的存在,和其他产业并无二致,本身是为了服务其他产业。

做个假设,假如现在对石油产业冠以「大石油」产业的名号,会影响石油产业本身对其他行业的服务模式吗?应该不会。

在「大石油」产业里,同样有人从事这些的工作内容:石油勘探、石油开採、石油运输、石油提炼、石油产品销售等多个细分领域和环节。

最后提供给社会的,是由大量人力和智慧凝结在石油产品上的服务,而这些服务满足了社会各领域对于工业能源、建筑材料、食品包装、服装布料、模型器具、日用品等多种制造与使用的需求。试想如果没有石油,也就没有廉价汽车与航空动力,尤其是没有聚乙烯等重要化工原材料的来源,连塑胶这种廉价的工业制造材料都未必能生产,那么各个产业则需要用其他造价更为高昂的材料对其进行取代,更不用提家用的天然气和液化石油气了,大家只能再去寻找其他能源:可能是木柴和煤炭这些不环保的燃料,或者是价格昂贵的氢气。我们之所以选用石油作为整个产业链的根源,并把它发展成一个完整的产业也是由于这样的原因。

回头来看「大数据」产业,资料收集、资料传输、资料储存、资料建模、资料分析、资料交易贯穿了大数据产业的完整产业链。在这个产业链里同样蕴含着和「大石油」一样的东西,这个东西是什么?

经由各种软体收集资料,利用网路传输,储存至云端资料中心,透过资料科学家或者产业专家,建模、加工,最后资料分析得到的是一种知识,是一种大家透过资料洞悉世界的能力。资料之间本来彼此错综复杂的潜在关系,使大量独立而多来源的资料同时出现在一个舞台,变得更有趣,大量看似不相关的事情却能够在观察与分析后告诉我们更多背后的因果。这些因果联系的意义会让大家在各个方面能够推测未来趋势,减少犯错的机会,降低成本跟风险,节省人力。笔者认为这才是大数据产业本身的价值与意义所在。

图书试读

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