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作为近十几年来大数据、人工智能行业飞速发展最重要的驱动技术之一,大数据分析与挖掘已经成为各个行业商业决策的必备技术。本书紧跟数据科学前沿,旨在帮助读者建立大数据分析与挖掘的思维框架,培养其使用数据驱动的方法解决商业决策问题的能力。本书秉承经典、主流和发展的理念,重点介绍了大数据分析与挖掘的主要步骤,关联分析、分类和聚类
本本书系统地介绍智能控制的基本内容。全书共9章,主要包括智能控制概述、模糊逻辑理论基础、模糊控制、神经网络原理、神经网络控制、计算智能、深度学习、强化学习、学习控制。本书还提供了部分智能控制的MATLAB仿真程序设计及智能控制的相关应用案例。
本书针对多源多维数据的汇聚融合、数据安全体系以及征信体系阐述了相关研究成果,主要包括:原位虚拟大数据中心平台体系、大数据感知与勘探技术、多源多维数据融合计算技术、基于多模型融合的信用评估技术、全生命周期的数据安全体系架构与关键技术、数据安全体系架构的测试与评估技术,以及基于信用评估的金融交易风险防控系统和多源多维大数据
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本书是一本关于如何清洗、整理和理解数据的手册,还介绍了围绕构建更可靠的数据系统的最佳实践、技术和流程,并在此过程中培养团队和利益相关方对数据的信任。本书首先引入“数据宕机”的概念,然后介绍如何跨多个关键数据管道技术构建更具弹性的数据系统。还介绍了数据可靠性工作流中的主动异常检测与监测,并设置SLA、SLI和SLO,以及
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本书通过应用案例并借助R软件介绍统计方法在数据分析中的应用。主要内容:数据的表示及可视化,线性回归分析,逐步回归与回归诊断,广义线性模型与非线性模型,方差分析,聚类分析,判别分析,主成分分析,因子分析,对应分析,典型相关分析,高维数据分析简介。本书的最大特点是:用R软件学习数据分析的统计方法,容易入门。对于常用统计方法
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