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大数据与人工智能导论 - 姚海鹏,王露瑶,刘韵洁,买天乐
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第4章 机器学习算法

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2024-04-30 09:08:36
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  • 封面
  • 版权信息
  • 内容提要
  • 前言
  • 第1章 绪论
    • 1.1 日益增长的数据
    • 1.2 人工智能
    • 1.3 大数据与人工智能的机遇与挑战
  • 第2章 数据工程
    • 2.1 数据的多样性
    • 2.2 数据工程的一般流程
    • 2.3 数据的获取
    • 2.4 数据的存储与数据仓库
    • 2.5 数据的预处理技术
    • 2.6 模型的构建与评估
    • 2.7 数据的可视化
  • 第3章 大数据框架
    • 3.1 Hadoop简介
    • 3.2 Hadoop大数据处理框架
    • 3.3 MapReduce编程
    • 3.4 Spark简介
    • 3.5 Storm简介
    • 3.6 Flink简介
  • 第4章 机器学习算法
    • 4.1 机器学习绪论
    • 4.2 决策树理论
    • 4.3 朴素贝叶斯理论
    • 4.4 线性回归
    • 4.5 逻辑斯蒂回归
    • 4.6 支持向量机
    • 4.7 集成学习
    • 4.8 神经网络
    • 4.9 聚类
    • 4.10 降维与特征选择
  • 第5章 深度学习简介
    • 5.1 从神经网络到深度神经网络
    • 5.2 卷积神经网络
    • 5.3 循环神经网络
    • 5.4 生成对抗网络
  • 第6章 强化学习简介
    • 6.1 有限马尔可夫决策过程
    • 6.2 动态规划
    • 6.3 时序差分学习
    • 6.4 策略梯度方法
    • 6.5 深度强化学习
  • 第7章 数据分析实例
    • 7.1 基本数据分析
    • 7.2 深度学习项目实战
  • 参考文献
  • 附录A矩阵基础
  • 附录B梯度下降
  • 附录C拉格朗日对偶性
  • 附录D Python语法知识
  • 附录E Java语法基础介绍
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