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大數據挖掘與統(tǒng)計機器學習
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大數據時代的到來,使我們的生活在政治、經濟、社會、文化各個領域都產生了很大改變。“數據科學”一詞應運而生。如何更好地對海量數據進行分析、得出結論并做出智能決策是統(tǒng)計工作者面臨的機遇與挑戰(zhàn)。本書介紹數據挖掘與統(tǒng)計機器學習領域最常用的模型和算法,包括最基礎的線性回歸和線性分類方法,以及模型選擇和模型評價的概念和方法,進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、神經網絡以及在此基礎上發(fā)展的深度學習方法)。最后介紹無監(jiān)督的學習中的聚類方法和業(yè)界廣泛使用的推薦系統(tǒng)方法。除了方法的理論講解之外,我們給出了每種方法的R語言實現,以及應用Python語言實現深度學習和支持向量機兩種方法。本書的一個亮點是最后一章給出的兩個大數據案例,數據量均在10G左右。我們同時給出了單機版(Python、數據庫、R)和分布式(Hadoop、Hive、Spark)兩種實現方案。原始數據和程序代碼均可在出版社提供的網址下載。本書面向的主要讀者是應用統(tǒng)計專業(yè)碩士,希望能夠拓展到統(tǒng)計專業(yè)高年級的本科生以及其他各個領域有數據分析需求的學生和從業(yè)人員。

呂曉玲 宋捷 ·自動化 ·11.6萬字

程序員的AI書:從代碼開始
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隨著AI技術的普及,如何快速理解、掌握并應用AI技術,成為絕大多數程序員亟需解決的問題。本書基于Keras框架并以代碼實現為核心,詳細解答程序員學習AI算法時的常見問題,對機器學習、深度神經網絡等概念在實際項目中的應用建立清晰的邏輯體系。本書分為上下兩篇,上篇(第1~4章)可幫助讀者理解并獨立開發(fā)較簡單的機器學習應用,下篇(第5~9章)則聚焦于AI技術的三大熱點領域:推薦系統(tǒng)、自然語言處理(NLP)及圖像處理。其中,第1章通過具體實例對Keras的機器學習實現進行快速介紹并給出整體概念;第2章從簡單的神經元開始,以實際問題和代碼實現為引導,逐步過渡到多層神經網絡的具體實現上,從代碼層面講解神經網絡的工作模式;第3章講解Keras的核心概念和使用方法,幫助讀者快速入門Keras;第4章講解機器學習中的常見概念、定義及算法;第5章介紹推薦系統(tǒng)的常見方案,包括協(xié)同過濾的不同實現及Wide&Deep模型等;第6章講解循環(huán)神經網絡(RNN)的原理及Seq2Seq、Attention等技術在自然語言處理中的應用;第7~8章針對圖像處理的分類及目標識別進行深度討論,從代碼層面分析FasterRCNN及YOLOv3這兩種典型識別算法;第9章針對AI模型的工程部署問題,引入TensorFlowServing并進行介紹。

張力柯 潘暉 ·自動化 ·9.7萬字

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