白话大数据与机器学习

本书将涵盖以下比较重要的挖掘和分析知识点：概率、统计和分布、多维向量空间、回归、聚类、分类、关联分析、协同过滤、文本挖掘、神经网络。同时，讲解了大数据相关的人才需求、行业情况、大数据变现与产品发...

大数据创新人才培养系列 机器学习与大数据技术

本书较为全面地论述了机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术的基本概念、基础原理和基本方法，以农业为应用场景，力求通缩易懂，深入浅出的介绍了与机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术问题联...

基于TensorFlow的深度学习 揭示数据隐含的奥秘

本书主要介绍TensorFlow及其在各种深度学习神经网络中的应用。全书共5章，首先介绍了TensorFlow的入门知识，包括其相关技术与模型以及安装配置，然后分别介绍了TensorFlow在深度神经网络、卷积神经网络、递归神...

Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战

大数据挖掘与统计机器学习

本课程的教学内容主要包括聚类、关联、降维、变量选择、分类与预测、集成算法、图模型与推荐系统等。每一部分都是本课程授课的主要内容，都力求深入浅出，精讲细讲，不光讲解各种方法的过程与原理，还要加强学生对...

Python机器学习手册 从数据预处理到深度学习

这是一本关于Python的图书，采用基于任务的方式来介绍如何在机器学习中使用Python。书中有近200个独立的解决方案（并提供了相关代码，读者可以复制并粘贴这些代码，用在自己的程序中），针对的都是数据科学家或机器学...

舍恩伯格 大数据与学习的优化

本书重点大数据在教育特别是在学习优化方面的应用，大数据可以记录、分析学习的过程，从而可以使学习者和学习指导者更有针对性地优化学习。除了舍恩伯格的文章，还有成都七中两位教师提供的应用大数据优化学习的...

大数据巨量分析与机器学习的整合与开发

本书讲述大数据和机器学习的基本概念，如：分类、分析、训练、建模、预测、机器学习（推荐引擎）、机器学习（二元分类）、机器学习（多元分类）、机器学习（回归分析）和数据可视化应用。为降低读者学习大数据技术的......

大数据与机器学习 实践方法与行业案例

本书从企业实践出发，内容覆盖数据、平台、分析和应用等企业内数据流转的主要环节。布局上，按照数据与平台篇、分析篇和应用篇分别撰写。数据与平台篇（第1~3章），立足找到数据、整合数据、使用数据三个角度，介绍数....

深度学习系列 深度学习与TensorFlow实战

首先简述了神经网络的发展历史，介绍了TensorFlow，书中以一个简单的一元线性回归房价预测模型演示了TensorFlow的工作机制； 三是简单例举了几个以TensorFlow为基础的开源项目。介绍了深度神经网络的外延：机器学...