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全新正版大数据分析的九堂数学课9787302633167清华大学出版社
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章排序
1.1研究动因:谷歌问题
1.2研究结果
1.2.1Perron-Frobenius定理
1.2.2PageRank
1.3案例研究:品牌忠诚度
1.4练习
第2章在线学习
2.1研究动因:组合选择
2.2研究结果
2.2.1在线镜像下降
2.2.2熵设定
.案例分析:专家建议
2.4练习
第3章系统
3.1研究动因:Netflix赛
3.2研究结果
3.2.1基于近邻的方法
3.2.2基于模型的方法
3.3案例分析:潜在语义分析
3.4练习
第4章分类
4.1研究动因:信用调查
4.2研究结果
4.2.1Fisher判别规则
4.2.2支持向量机
4.3案例分析:质量控制
4.4练习
第5章聚类
5.1研究动因:DNA测序
5.2研究结果
5.2.1七一均值算法
5.2.2谱聚类
5.3案例分析:主题抽取
5.4练习
第6章线回归
6.1研究动因:计量经济学分析
6.2研究结果
6.2.1二乘法
6.2.2岭回归
6.3案例分析:资本资产定价
6.4练习
第7章稀疏恢复
7.1研究动因:变量选择
7.2研究结果
7.2.1Lasso回归
7.2.2迭代阈值收缩算法
7.3案例分析:压缩感知
7.4练习
第8章神经网络
8.1研究动因:神经细胞
8.2研究结果
8.2.1逻辑回归
8.2.2感知机
8.3案例分析:垃圾邮件过滤
8.4练习
第9章决策树
9.1研究动因:泰尼号幸存率
9.2研究结果
9.2.1NP接近
9.2.2自上而下的和自下而上的启发式算法
9.3案例研究:国际象棋引擎
9.4练习
0章练习题解
10.1排序
10.2在线学习
10.3系统
10.4分类
10.5聚类
10.6线回归
10.7稀疏恢复
10.8神经网络
10.9决策树
参考文献
索引
英文索引
本书分为10章,其中~9章探讨了排序、系统、聚类、线回归等内容,每章都以一个具体的实际问题开始,其主要目的是激发对某一特定大数据分析技术的研究。接下来探讨其背后的数学原理——包括重要的定义、辅陈述和得出的结论。案例研究有于将所学知识应用于跨学科的环境中,包括对逐步任务的描述和有用的提示。每章之后都配有习题,作为自学中不可缺少的一部分,有于提高对基础理论的理解。0章提供了前9章的习题,以及Python代码中的算法描述作为补充材料。本书适合作为大数据分析、应用数学及相关专业的和高年级生。
采用科学的自学模式:引例→结论→案例分析→习题,结合业界学界真实案例,详解大数据分析技术中的数学知识。
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