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全新正版大数据及其在交通运输中的应用978712830化学工业出版社
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章 绪论0011.1 大数据概述0021.2 Python 概述0031.3 交通运输大数据概述004第2 章 Python 基础知识0072.1 变量和简单数据类型0082.2 Python 语法基础010. 数据可视化0202.4 数据的统计学特征0252.5 代数和符号运算问题0282.6 基本数学运算0302.7 不同类型的数字0312.8 Pandas 和NumPy 模块032第3 章 大数据基础0433.1 大数据0443.2 Hadoop 大数据平台0463.3 大数据与人工智能0503.4 探索数据分析0513.5 相关分析和回归分析0543.6 降维数据分析056第4 章 机器学模识别0654.1 人工智能、机器学习和深度学习关系0664.2 机器学习基础0684.3 机器学习中的参数及拟合问题0714.4 矩阵基本知识0724.5 树和随机森林算法0764.6 KNN 算法0784.7 贝叶斯理论0784.8 支持向量机0804.9 神经网络085第5 章 深度学习基础及应用1015.1 深度学习中的微积分基础1025.2 深度学习的线代数基础1065.3 基于Python 的神经网络案例算法详解1075.4 深度学习框架1135.5 深度学习的硬件基础1175.6 卷积神经网络算法详解1185.7 循环神经网络和长短期记忆网络1255.8 基于LSTM 的驾驶意图识别130第6 章 深度学习的交通流预测研究1396.1 交通流理论基础1406.2 交通流的统计分布特1426.3 交通流数据预处理1446.4 交通信息获取技术1466.5 宏观交通流模型及微观交通流模型1476.6 基于深度学习的交通流预测149参考文献155
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●大数据技术基础理论知识:大数据的特征、分类、框架结构等。●Python编程基础知识:各种模块的讲解,并配以实操案例。●机器学模识别:机器学习的类型、机器学习的基础数学知识、树和随机森林算法、KNN算法、贝叶斯理论、支持向量机等模型和原理以及具体的Python代码实现。●深度学习基础知识及应用:深度学习的微积分基础、线代数基础、案例详解、深度学习框架以及硬件基础、深度学习的驾驶意图应用等。●深度学习的交通流预测研究:交通流理论基础、交通流统计分布特的基本理论知识、交通流数据预处理、深度学习的交通流预测等。
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