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大数据分?E学?nbsp; PDF 下蝲
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相关截图Q?br />  资料介：(x) 《大数据分析》系l地介绍?jin)大数据分析的理论、算法及(qing)应用Q全书共0章，包括基本概念和基本知识、大数据l计分析Ҏ(gu)、大数据机器学习(fn)Ҏ(gu)、机器学?fn)理论、大数据法理论、文本大数据分析、知识计、网l数据挖掘、社?x)媒体分析、大数据分析pȝ架构{内宏V除章节内容外，每章q提?ldquo;节?qing)进一步阅?rdquo;“参考文?rdquo;“?fn)?rdquo;{内容帮者学?fn)。《大数据分析》既可作为普通高{学校大数据相关专业的教材用，也可供大数据分析领域的专业技术h员参考? 资料目录Q?/strong>
W章 -基本概念与基本知?/div>
Q?-大数据与大数据分?/div>
Q? -重要的问题和概念
Q? -大数据分析算法、系l和应用
Q? -大数据分析科学家和工E师
Q? -本书的结?/div>
W??-大数据统计分析方?/div>
2Q?-相关性分?/div>
2Q． -相关性理论的产生
2Q．2 -相关关系
2Q．3 -传统的统计相关l陛分析方?/div>
2Q．4 -大数据中的统计相x(chng)分?/div>
2Q? -因果推断
2Q?Q?-因果推断?/div>
2Q?Q? -相关关系与因果关p?/div>
2Q?Q? -无模型因果推?/div>
2Q?Q? -Z模型的因果推?/div>
2Q?Q? -大数据中的因果推?/div>
2Q?Q? -Yule-Simpson(zhn)论
2Q? -采样分析
2Q?Q?-采样与随机模?/div>
2Q?Q? -蒙特卡罗Ҏ(gu)
2Q?Q? -马尔可夫链蒙特卡|方?/div>
2Q?Q? -q行采样Ҏ(gu)
2Q? -结?qing)进一步阅?/div>
?fn)?/div>
W??-大数据机器学?fn)方?/div>
3Q?-描述性分?/div>
3Q． -聚类分析
3Q．2 -矩阵分解
3Q? -预测性分?/div>
3Q?Q?-分类分析Ҏ(gu)
3Q?Q? -排序学习(fn)
3Q? -深度学习(fn)分析Ҏ(gu)
3Q? -强化学习(fn)分析Ҏ(gu)
3Q?Q?-代表性方?/div>
3Q?Q? -大数据分析中的强化学?/div>
3Q? -结?qing)进一步阅?/div>
?fn)?/div>
W??-机器学习(fn)理论
4Q?-机器学习(fn)基础
4Q． -基本概念
4Q．2 -损失函数与风险函?/div>
4Q．3 -l验风险最化与结构风险最化
4Q? -q拟合、模型选择以及(qing)正则?/div>
4Q?Q?-训练误差与测试误?/div>
4Q?Q?
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| Java1234官方?5Q?/td> | 
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| Java1234官方?5Q?/td> | 838462530 |
苏公|安?32061202001004?/p>
