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  • 数据流机器学习 MOA实例 (法)艾伯特·比菲(Albert Bifet) 等 著 陈瑶,姚毓夏 译 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: (法)艾伯特·比菲(Albert Bifet) 等著 | | 陈瑶,姚毓夏译
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2020-01-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: (法)艾伯特·比菲(Albert Bifet) 等著| 陈瑶,姚毓夏译
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2020-01-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2020-01-01
    • 页数:201
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787111641391
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:机械工业出版社

    数据流机器学习 MOA实例

    作  者:(法)艾伯特·比菲(Albert Bifet) 等 著 陈瑶,姚毓夏 译
    定  价:79
    出 版 社:机械工业出版社
    出版日期:2020年01月01日
    页  数:201
    装  帧:平装
    ISBN:9787111641391
    主编推荐

    内容简介

    本书首先简要介绍了机器学习的主题,包括大数据挖掘、数据流挖掘的基本方法,以及一个简单的MOA示例。接下来针对sketch技术、分类、集成方法、回归、聚类和频繁模式挖掘进行了更详细的讨论。本书最后讨论了MOA软件,涵盖MOA图形用户界面、命令行、MOA API的使用以及MOA中新方法的开发。对于那些想要使用数据流挖掘的读者、数据流挖掘的研究人员,以及想要为MOA创建新算法的程序员来说,本书将是一个重要的参考指南。

    作者简介

      

    精彩内容

    目录
    译者序
    前言
    第一部分概述
    第1章简介
    1.1大数据
    1.1.1工具:开源革命
    1.1.2大数据带来的挑战
    1.2实时分析
    1.2.1数据流
    1.2.2时间和内存
    1.2.3应用一览
    1.3关于本书
    第2章大数据流挖掘
    2.1算法
    2.2分类算法
    2.2.1如何在数据流中评估分类器
    2.2.2多数类分类器
    2.2.3无变化分类器
    2.2.4惰性分类器
    2.2.5朴素贝叶斯分类器
    2.2.6决策树分类器
    2.2.7集成分类器
    2.3回归算法
    2.4聚类算法
    2.5频繁模式挖掘
    第3章MOA的实际操作介绍
    3.1入门开始
    3.2分类模型的图形用户界面
    3.3用命令行操作
    第二部分数据流挖掘
    第4章数据流和Sketch数据结构
    4.1背景知识:近似算法
    4.2集中不等式
    4.3取样
    4.4统计总数
    4.5去重统计
    4.5.1线性计数
    4.5.2科恩对数计数器
    4.5.3Flajolet-Martin计数器和HyperLogLog算法
    4.5.4应用:图论的计算距离函数
    4.5.5讨论:对数与线性
    4.6频率问题
    4.6.1SpaceSavingsketch
    4.6.2CM-Sketch算法
    4.6.3CountSketch算法
    4.6.4时刻计算
    4.7滑动窗口的指数矩形图
    4.8分布式sketch计算的可合并性
    4.9一些技术方面的讨论和其他资料
    4.9.1哈希函数
    4.9.2创建(ε,δ)近似算法
    4.9.3其他sketch技术
    4.10练习
    第5章处理变化
    5.1数据流中变化的定义
    ……
    第三部分MOA软件
    参考文献

    售后保障

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