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大数据分�?�E�学�?PDF 下蝲

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资料��介：
《大数据分析》系�l�地介绍了大数据分析的理论、算法及应用�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�Ҏ(gu��)��、机器学习理论、大数据��法理论、文本大数据分析、知识计��、网�l�数据挖掘、社会媒体分析、大数据分析�pȝ��架构�{�内宏V��除章节内容外，每章�q�提�?ldquo;��节及进一步阅�?rdquo;“参考文�?rdquo;“习题”�{�内容帮者学习。《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�?br />
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>
2�Q?-相关性分�?/div>
2�Q�． -相关性理论的产生

2�Q�．2 -相关关系

2�Q�．3 -传统的统计相关l陛分析方�?/div>
2�Q�．4 -大数据中的统计相��x��分�?/div>
2�Q? -因果推断

2�Q?�Q?-因果推断��?/div>
2�Q?�Q? -相关关系与因果关�p?/div>
2�Q?�Q? -无模型因果推�?/div>
2�Q?�Q? -��Z��模型的因果推�?/div>
2�Q?�Q? -大数据中的因果推�?/div>
2�Q?�Q? -Yule-Simpson�(zh��n)�论

2�Q? -采样分析

2�Q?�Q?-采样与随机模�?/div>
2�Q?�Q? -蒙特卡罗�Ҏ(gu��)��

2�Q?�Q? -马尔可夫链蒙特卡�|�方�?/div>
2�Q?�Q? -�q�行采样�Ҏ(gu��)��

2�Q? -��结及进一步阅�?/div>
习题

�W?�?-大数据机器学习方�?/div>
3�Q?-描述性分�?/div>
3�Q�． -聚类分析

3�Q�．2 -矩阵分解

3�Q? -预测性分�?/div>
3�Q?�Q?-分类分析�Ҏ(gu��)��

3�Q?�Q? -排序学习

3�Q? -深度学习分析�Ҏ(gu��)��

3�Q? -强化学习分析�Ҏ(gu��)��

3�Q?�Q?-代表性方�?/div>
3�Q?�Q? -大数据分析中的强化学�?/div>
3�Q? -��结及进一步阅�?/div>
习题

�W?�?-机器学习理论

4�Q?-机器学习基础

4�Q�． -基本概念

4�Q�．2 -损失函数与风险函�?/div>
4�Q�．3 -�l�验风险最��化与结构风险最��化

4�Q? -�q�拟合、模型选择以及正则�?/div>
4�Q?�Q?-训练误差与测试误�?/div>
4�Q?�Q?

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