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大數據時代的演算法:機器學習、人工智慧及其典型實例
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大數據時代的演算法:機器學習、人工智慧及其典型實例

作者: 劉凡平
出版社: 松崗
出版日期: 2017-07-22
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內容簡介

在大數據的時代下,
只有演算法能洞悉數據的潛在邏輯,
讓數據釋放出最大的商業價值!

  在大數據時代的海量資訊下,本書以由淺入深的方式,介紹了基礎演算法和機器學習演算法的相關理論與應用,闡述各種演算法的使用場景及複雜度,讓讀者能透過書中詳盡的講解與大量的實例,快速、極具效率地熟悉並靈活運用這些演算法至各領域。

  其中,不但囊括了網路行業中經常使用的排序、尋找、資源分配、路徑分析、相似度分析等演算法,也介紹了諸多與機器學習相關的演算法,包括數據分類、集群、預測與估算、決策、關聯規則分析等。這些演算法皆可在諸多領域,例如:自然語言處理研究、數據分析與挖掘、商業智慧、廣告與商品推薦等,發揮極大的應用價值。

本書特色

  ■詳盡的講解:帶您瞭解各演算法的演算邏輯,以掌握各演算法的設計精髓
  ■涵蓋層面廣:囊括常用的53種演算法,可對各類問題採取合適的解決方式
  ■應用範圍多:可應用於數據挖掘、商業智慧、廣告與商品推薦等不同領域
 


作者介紹

作者簡介

劉凡平


  碩士,畢業於中國科學技術大學軟體系統設計系。
  曾任職微軟亞太研發集團,從事互聯網廣告與分散式即時計算相關研發工作。後任職百度(中國)有限公司,並擔任高級研發工程師。擅長於搜尋引擎、大數據分析、分散式運算等相關研發工作,曾出版《大數據搜尋引擎原理分析及編程實現》,是Iveely開源搜尋引擎的主要貢獻者之一,也是執著於將互聯網技術演繹為藝術的完美追求者。
 


目錄

第1章 演算法基礎
第2章 數據搜尋與資源分配演算法
第3章 路徑分析演算法
第4章 相似度分析演算法
第5章 數據分類演算法
第6章 數據集群演算法
第7章 數據預測與估算演算法
第8章 數據決策分析演算法
第9章 數據關聯規則分析演算法
第10章 數據推薦演算法