本書將基礎理論和算法實現相結合，介紹了關于大數據分析中的相關知識，全面、系統地介紹有關算法的實現過程，并對算法在相關實例上的應用結果進行分析。全書共8章，內容包括差異化空間插值模型的理論原理、利用空間信息的大數據分析預測過程、協作復合神經網絡模型的基礎架構、利用相關特征的大數據分析預測過程、并行支持向量機的基本原理、并行支持向量機下的風險分類評價研究、集成學習與貝葉斯優(yōu)化的相關理論和結合貝葉斯優(yōu)化與集成學習的大數據評價研究等知識。書中每種算法都以偽代碼的形式進行描述并附有相應的實例。

本書主要面向廣大從事大數據分析、機器學習、數據挖掘或深度學習的專業(yè)人員，從事高等教育的專任教師，高等院校的在讀學生及相關領域的廣大科研人員。