大數據挖掘與機器學習 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
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大數據挖掘與機器學習 pdf epub mobi 著者簡介
Jared Dean(傑瑞德·迪安)是SAS研究院的研發高級總監。他負責SAS全球數據挖掘解決方案的開發。這包括客戶互動、新功能開發、技術支持、銷售支持和産品集成。在加入SAS之前,Dean是美國人口調查局的數學統計學傢。
大數據挖掘與機器學習 pdf epub mobi 圖書描述
《大數據挖掘與機器學習:工業4.0時代重塑商業價值》分為3個部分,共17章。第Ⅰ部分“計算環境”,包括第1章到第3章。第Ⅱ部分“將數據轉化為商業價值”,包括第4章到第10章。這一部分聚焦於數據挖掘活動中所要用到的方法、算法和路徑。第Ⅲ部分“將其全部結閤起來的成功案例”包括第11章到第17章。本部分主要描述瞭作者參與過的成功應用大數據分析優化企業決策、提高企業價值的公司案例。
《大數據挖掘與機器學習:工業4.0時代重塑商業價值》可作為企業管理人員、營銷主管、分析人員、IT人員等作為理解大數據、應用大數據為企業創造價值的指引,同時,本書也可供統計學、應用數學及計算機專業學者和研究人員參考學習。
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大數據挖掘與機器學習 pdf epub mobi 圖書目錄
1 概述
大數據大事年錶
為何這個主題現在很重要
大數據是否隻是一時的狂熱?
在何處應用大數據會産生重大影響?
21 第Ⅰ部分 計算環境
23 第1章 硬件
1.1 存儲器(磁盤)
1.2 中央處理器
1.3 內存
1.4 網絡
31 第2章 分布式係統
2.1 數據庫計算
2.2 文件係統計算
2.3 考慮因素
37 第3章 分析工具
3.1 Weka
3.2 Java和JVM語音
3.3 R語言
3.4 Python
3.5 SAS
47 第Ⅱ部分 將數據轉化為商業價值
49 第4章 預測建模
4.1 一個建模方法
4.2 sEMMA
4.3 二元分類法
4.4 多層分類法
4.5 區間預測
4.6 預測模型評估
63 第5章 一般預測建模技術
5.1 RFM
5.2 迴歸
5.3 廣義綫性模型
5.4 神經網絡
5.5 決策樹和迴歸樹
5.6 支持嚮量機
5.7 貝葉斯網絡分類方法
5.8 組閤方法
117 第6章 細分
6.1 聚類分析
6.2 距離測度(指標)
6.3 聚類評估
6.4 聚類數量
6.5 K-means算法
6.6 分層聚類法
6.7 群特徵刻畫
129 第7章 增量響應建模
7.1 建立響應模型
7.2 評估增量響應
137 第8章 時間序列數據挖掘
8.1 降維
8.2 探查模式
8.3 時間序列數據挖掘的應用:Nike+Fuelband智能手環
149 第9章 推薦係統
9.1 何為推薦係統?
9.2 應用於何處?
9.3 如何起作用?
9.4 推薦質量評估
9.5 推薦係統的應用:SAS 圖書館
161 第10章 文本分析
10.1 信息檢索
10.2 內容分類
10.3 文本挖掘
10.4 文本分析應用:讓我們來玩《危險邊緣》(Jeopardy!)
177 第Ⅲ部分 將其全都結閤起來的成功案例
179 第11章 基於某大型美國金融服務公司的案例研究
11.1 傳統市場營銷活動流程
11.2 高效的營銷解決方案
11.3 變革的價值主張
187 第12章 主要衛生保健提供者的案例研究
12.1 CAHPS
12.2 HEDIS
12.3 HOS
12.4 IRE
197 第13章 技術製造商案例研究
13.1 發現設備缺陷
13.2 如何降低成本
201 第14章 在綫品牌管理的案例研究
205 第15章 移動應用推薦的案例研究
209 第16章 高科技産品製造商的案例研究
16.1 處理缺失數據
16.2 超越生産的應用
213 第17章 展望未來
17.1 重復性研究
17.2 隱私與公共數據集
17.3 物聯網
17.4 未來的軟件開發
17.5 未來算法開發
17.6 總結
221 關於作者
223 附錄
225 參考文獻
231 譯者後記
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發表於2024-12-23
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出版者:人民郵電齣版社
作者:[美] Jared Dean(傑瑞德·迪安)
出品人:
頁數:233
譯者:林清怡
出版時間:2015-10-1
價格:55.00元
裝幀:精裝
isbn號碼:9787115397362
叢書系列:新信息時代商業經濟與管理譯叢
圖書標籤:
機器學習
大數據挖掘
大數據
science
data
111
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大數據挖掘與機器學習 pdf epub mobi 用戶評價
評分
☆☆☆☆☆
總體來說,不錯的入門級讀物。不要以為不值得看,非也。讀讀之後,發現寫的簡練而切中要點,很精彩,而且剛剛寫完不久,也照顧瞭前沿問題。 正因為這本書是入門級,內容較少,還需繼續看其他書。 具體而言,從篇章布局看包括三部分內容: 1 計算環境; 2 算法和方法; 3 案例。
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總體來說,不錯的入門級讀物。不要以為不值得看,非也。讀讀之後,發現寫的簡練而切中要點,很精彩,而且剛剛寫完不久,也照顧瞭前沿問題。 正因為這本書是入門級,內容較少,還需繼續看其他書。 具體而言,從篇章布局看包括三部分內容: 1 計算環境; 2 算法和方法; 3 案例。
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講得不算很好~講瞭大數據的一些方法,但是和實例結閤太差,一般讀者完全沒有代入感。
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讓人費解,對技術的說明。
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