大数据智能分析理论与方法--聚文网

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舞蹈音乐的基础理论与应用

内容简介

随着信息技术、移动商务和社交媒体的蓬勃发展，大数据在各行业的应用变得越来越广泛，正深刻改变着我们的生活和工作方式。使用智能分析技术对大数据进行深入理解与洞察，将使数据这种新型生产要素的价值得到更加充分的发挥。本书旨在遵循数据分析的思路与逻辑，系统梳理大数据智能分析的相关知识。全书共分为绪论和16章内容。在理论和方法方面，主要包括常规数据预处理、数据降维、特征选择、决策树、K近邻学习、支持向量机、贝叶斯学习、集成学习、关联规则、聚类、人工神经网络、深度学习、推荐系统等；在理论与实践融合方面，本书提供了若干典型应用场景，如广告点击率预测、信息流中的内容推荐、游戏运营中的数据挖掘等，以期加强读者对理论的理解和应用能力。另外，本书在章后提供了即测即评二维码，帮助读者掌握和巩固对应章节的知识。本书是新文科·大数据管理与应用专业系列教材之一，也是工业和信息化部“十四五”规划教材。本书适合作为高等院校大数据管理与应用、数据科学与大数据技术、大数据技术与应用等相关专业的基础教材或教学参考书，也可用作职业培训及相关技术和研究人员的参考用书。

绪论 0.1 为什么学习大数据智能分析 0.2 数据的智能化发展 0.3 大数据智能分析理论和方法的基本内容 0.4 大数据智能分析的价值关键术语本章小结即测即评参考文献第1章常规数据预处理 1.1 数据预处理的目的 1.2 数据清洗 1.3 数据集成 1.4 数据变换 1.5 数据归约 1.6 案例分析：基于大规模开放在线课程平台MOOC的学生信息数据清洗关键术语本章小结即测即评参考文献第2章数据降维 2.1 主成分分析 2.2 奇异值分解 2.3 多维缩放 2.4 等度量映射 2.5 局部线性嵌入算法 2.6 相关方法的推导过程 2.7 案例分析：基于PCA方法的人脸特征提取关键术语本章小结即测即评参考文献第3章特征选择 3.1 特征选择概述 3.2 过滤式特征选择 3.3 包裹式特征选择 3.4 嵌入式特征选择 3.5 案例分析：Lending Club信贷违约预测的特征集选择关键术语本章小结即测即评参考文献第4章决策树 4.1 决策树概述 4.2 特征选择 4.3 决策树生成 4.4 树的修剪 4.5 案例分析：电信行业客户流失分析关键术语本章小结

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