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白话大数据与机器学习 - 高扬

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2022-03-01 08:20:46

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第2章步入数据之门
- 2.2 什么是信息
- 2.3 什么是算法
- 2.4 统计、概率和数据挖掘
- 2.5 什么是商业智能
- 2.6 小结
第3章排列组合与古典概型
- 3.2 排列组合的应用示例
  - 3.1 排列组合的概念
    - 3.1.2 非古典概型
  - 3.2.3 德州扑克
第4章统计与分布
- 4.1 加和值、平均值和标准差
  - 4.1.2 平均值
  - 4.1.3 标准差
- 4.2 加权均值
  - 4.2.1 混合物定价
  - 4.2.2 决策权衡
- 4.3 众数、中位数
  - 4.3.2 中位数
- 4.4 欧氏距离
- 4.5 曼哈顿距离
- 4.6 同比和环比
- 4.7 抽样
- 4.8 高斯分布
- 4.10 伯努利分布
- 4.11 小结
第5章指标
- 6.1 信息的定义
- 5.2 指标化运营
  - 4.9 泊松分布
  - 5.2.2 指标体系的构建
- 6.2 信息量
  - 6.2.2 信息量的理解
- 5.3 小结
- 6.3 香农公式
- 6.5 小结
第7章多维向量空间
- 7.1.1 信息冗余
- 7.1.2 维度
- 6.4 熵
  - 6.4.2 信息熵
- 7.3 数据立方体
- 7.4 上卷和下钻
7.5 小结
- 8.1 线性回归
- 8.2 拟合
- 8.3 残差分析
- 8.4 过拟合
- 8.5 欠拟合
- 8.6 曲线拟合转化为线性拟合
- 8.7 小结
第9章聚类
- 9.2 有趣模式
- 9.4 层次聚类
- 9.5 密度聚类
- 9.6 聚类评估
  - 9.6.1 聚类趋势
  - 9.6.2 簇数确定
- 9.6.3 测定聚类质量
第10章分类
- 10.1.2 疾病的预测
  - 10.2.1 样本收集
  - 10.2.2 信息增益
- 10.3 随机森林
  - 10.4.1 维特比算法
- 10.5 支持向量机SVM
- 10.6 遗传算法
10.7 小结
- 11.1 频繁模式和Apriori算法
- 11.2 关联分析与相关性分析
- 11.3 稀有模式和负模式
- 11.4 小结
第12章用户画像
- 12.1 标签
- 12.2 画像的方法
  - 12.2.1 结构化标签
  - 12.2.2 非结构化标签
- 12.4 小结
第13章推荐算法
- 13.1 推荐思路
13.4 优化问题
- 14.2.1 Rocchio算法
- 14.2.2 朴素贝叶斯算法
- 14.2.3 K-近邻算法
- 14.3 小结
- 14.2.4 支持向量机SVM算法
第15章人工神经网络
- 15.1.1 神经网络结构
- 15.1.2 结构模拟
- 15.2 FANN库简介
- 15.1.3 训练与工作
- 15.3 常见的神经网络
- 15.4 BP神经网络
- 12.3 利用用户画像
- 15.6 卷积神经网络
  - 15.6.1 卷积
  - 15.6.2 图像识别
- 15.7 深度学习
- 15.8 小结
第17章系统架构和调优
- 17.1 速度——资源的配置
- 17.2 稳定——资源的可用
- 17.3 小结
第18章数据解读与数据的价值
- 18.1.1 互联网类型公司常用指标
- 18.1.2 注意事项
- 18.2 AB测试
- 18.3 数据可视化
  - 18.3.1 图表
  - 第16章大数据框架简介
- 18.4 多维度——大数据的灵魂
  - 18.4.2 大数据网络
  - 18.4.3 去中心化才能活跃
- 18.4.4 数据会过剩吗
- 16.5 PrestoDB——神奇的CLI
  - 16.5.2 安装Presto
附录A VMware Workstation的安装
附录B CentOS虚拟机的安装方法
附录C Python语言简介
附录D Scikit-learn库简介
附录E FANN for Python安装
附录F 群众眼中的大数据
写作花絮
参考文献

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