《大數據背景下數據挖掘及處理分析》內容首先對大數據及數據挖掘技術原理進行論述,然后對于數據的獲取、可視化分析以及基于R語言的數據分析進行探索,針對數據的甄別模式和知識圖譜與圖數據挖掘分析,將數據挖掘與機器學習進行對比分析,結合應用實例探索數據挖掘的發(fā)展趨勢!洞髷祿尘跋聰祿诰蚣疤幚矸治觥房墒勾蠹胰媪私鈹祿诰虻募
大數據可視化這種新的視覺表達形式是應信息社會蓬勃發(fā)展而出現(xiàn)的——因為我們不僅要呈現(xiàn)世界,更重要的是要通過呈現(xiàn)來處理更龐大的數據,理解各種各樣的數據集合,表現(xiàn)多維數據之間的關聯(lián)。換句話說,就是歸納數據內在的模式、關聯(lián)和結構。復雜數據可視化既涉及科學也涉及設計,它的藝術性實際上是使用獨特手法展示萬千世界的某個局部,從而提出
本課程的教學內容主要包括聚類、關聯(lián)、降維、變量選擇、分類與預測、集成算法、圖模型與推薦系統(tǒng)等。每一部分都是本課程授課的主要內容,都力求深入淺出,精講細講,不光講解各種方法的過程與原理,還要加強學生對各種方法的深入理解。
本書著力于介紹數據挖掘基礎知識、基本原理、常用算法,主要內容包括數據挖掘概述、數據的描述與可視化、數據的采集和預處理、數據的歸約、關聯(lián)規(guī)則挖掘、分類與預測、非線性預測模型、聚類分析、深度學習簡介、使用Weka進行數據挖掘。本書通俗易懂,注重基礎知識、基本原理和基本方法,注重啟發(fā)和引申,以培養(yǎng)學生獨立思考和獨立發(fā)現(xiàn)的能力
本書呈現(xiàn)了文本挖掘領域先進的算法,同時從學術界和產業(yè)界的角度介紹了文本挖掘。本書涉及的業(yè)界學者跨越多個國家,來自多個機構:大學、企業(yè)和政府實驗室。本書介紹了文本挖掘在多個領域中的自動文本分析和挖掘計算模型,這些領域包括:機器學習、知識發(fā)現(xiàn)、自然語言處理和信息檢索等。本書適合作為
內容簡介:《魯棒融合估計理論及應用》系統(tǒng)地介紹了由鄧自立教授等提出的混合不確定多傳感器網絡化系統(tǒng)的魯棒融合估計新方法、新理論及應用。新方法包括基于虛擬噪聲技術和廣義Lyapunov方程的極大極小魯棒融合Kalman濾波方法和改進的協(xié)方差交叉融合魯棒Kalman濾波方法。新理論包括通用的極大極小魯棒融合Kalman濾波理
本書以運動控制系統(tǒng)的組成要素為主線,全面系統(tǒng)地介紹了運動控制系統(tǒng)的基本原理、組成和設計方法。其主要內容包括緒論、經典運動控制器技術、智能運動控制器設計、執(zhí)行器設計與執(zhí)行器、直流電機控制技術、交流電機控制技術、伺服電機控制技術、運動系統(tǒng)檢測技術,以及運動控制系統(tǒng)應用實例。同時,本書還配有電子課件和書中插圖,讀者可通過華信
非線性系統(tǒng)的研究近年來受到越來越廣泛的關注,國外許多工科院校已將"非線性系統(tǒng)”作為相關專業(yè)研究生的學位課程。本書是美國密歇根州立大學電氣與計算機工程專業(yè)的研究生教材,全書內容按照數學知識的由淺入深分成了四個部分;痉治霾糠纸榻B了非線性系統(tǒng)的基本概念和基本分析方法;反饋系統(tǒng)分析部分介紹了輸入-輸出穩(wěn)定性、無源性和反饋系
本書從工程應用的角度出發(fā),通過動力滑臺監(jiān)控、攪拌機監(jiān)控、運料監(jiān)控等典型工業(yè)過程的組態(tài)控制引導讀者學習和掌握組態(tài)王Kingview以及昆侖通態(tài)MCGS組態(tài)軟件的應用。本書充分考慮到組態(tài)軟件與觸摸屏在不同時間段不同品牌不同版本配套發(fā)展的不兼容,因此以普通計算機屏幕代替觸摸屏進行組態(tài)軟件的學習,更便于初學者掌握基本的程序編寫
Hadoop是一個分布式系統(tǒng)的基礎架構,支持對大量數據進行分布式處理,能以高效、可靠的方式完成數據處理。本書圍繞Hadoop生態(tài)圈技術進行講解,主要包括Hadoop環(huán)境配置、Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)、Hadoop分布式計算框架MapReduce、Hadoop資源調度框架YARN與Hadoop新特性、Had