大数据及其在交通运输中的应用--聚文网

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舞蹈音乐的基础理论与应用

内容简介

无

作者简介

无

第1 章　绪论001 1.1　大数据概述002 1.2　Python 概述003 1.3　交通运输大数据概述004 第2 章　Python 基础知识007 2.1　变量和简单数据类型008 2.2　Python 语法基础010 2.3　数据可视化020 2.4　数据的统计学特征025 2.5　代数和符号运算问题028 2.6　基本数学运算030 2.7　不同类型的数字031 2.8　Pandas 和NumPy 模块032 第3 章　大数据基础043 3.1　大数据044 3.2　Hadoop 大数据平台046 3.3　大数据与人工智能050 3.4　探索性数据分析051 3.5　相关分析和回归分析054 3.6　降维数据分析056 第4 章　机器学习模式识别065 4.1　人工智能、机器学习和深度学习关系066 4.2　机器学习基础068 4.3　机器学习中的参数及拟合问题071 4.4　矩阵基本知识072 4.5　树和随机森林算法076 4.6　KNN 算法078 4.7　贝叶斯理论078 4.8　支持向量机080 4.9　神经网络085 第5 章　深度学习基础及应用101 5.1　深度学习中的微积分基础102 5.2　深度学习的线性代数基础106 5.3　基于Python 的神经网络案例算法详解107 5.4　深度学习框架113 5.5　深度学习的硬件基础117 5.6　卷积神经网络算法详解118 5.7　循环神经网络和长短期记忆网络125 5.8　基于LSTM 的驾驶意图识别130 第6 章　深度学习的交通流预测研究139 6.1　交通流理论基础140 6.2　交通流的统计分布特性142 6.3　交通流数据预处理144 6.4　交通信息获取技术146 6.5　宏观交通流模型及微观交通流模型147 6.6　基于深度学习的交通流预测149 参考文献155

大数据及其在交通运输中的应用

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