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深度學(xué)習(xí)
大數(shù)據(jù)分析研究進展 版權(quán)信息
- ISBN：9787030732699
- 條形碼：9787030732699 ; 978-7-03-073269-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數(shù)據(jù)分析研究進展 內(nèi)容簡介
大數(shù)據(jù)是推動創(chuàng)新型國家建設(shè)的重要戰(zhàn)略資源。本書從機器學(xué)習(xí)、可視分析、知識處理、數(shù)據(jù)挖掘等角度出發(fā)，詳細討論了大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)基礎(chǔ)理論和技術(shù)方法，主要包括：大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)理論與方法，大數(shù)據(jù)可視分析理論與方法，多源不確定數(shù)據(jù)挖掘方法與技術(shù)，自動深層化知識處理方法與技術(shù)，大數(shù)據(jù)分析平臺、標(biāo)準(zhǔn)與應(yīng)用示范等。本書總結(jié)了部分代
表性工作，并呈現(xiàn)給讀者。
大數(shù)據(jù)分析研究進展 目錄
前言
第1章 緒論
1.1 大數(shù)據(jù)分析框架和科學(xué)問題
1.2 大數(shù)據(jù)研究內(nèi)容與前沿進展
1.3 本書組織架構(gòu)
第2章 大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)理論與方法
2.1 反繹學(xué)習(xí)：機器學(xué)習(xí)與邏輯推理的協(xié)同框架
2.1.1 機器學(xué)習(xí)與邏輯推理
2.1.2 什么是反繹
2.1.3 反繹學(xué)習(xí)框架
2.1.4 一個例子
2.1.5 小結(jié)
2.2 面向動態(tài)環(huán)境的在線學(xué)習(xí)
2.2.1 相關(guān)工作
2.2.2 小化自適應(yīng)遺憾的在線學(xué)習(xí)算法和理論
2.2.3 小化動態(tài)遺憾的在線學(xué)習(xí)算法和理論
2.2.4 自適應(yīng)遺憾和動態(tài)遺憾的內(nèi)在關(guān)聯(lián)
2.2.5 小結(jié)
2.3 針對復(fù)雜噪聲分布數(shù)據(jù)的誤差建模方法
2.3.1 誤差建模原理簡介
2.3.2 針對復(fù)雜i.i.d.（獨立同分布）噪聲數(shù)據(jù)的誤差建模方法
2.3.3 針對復(fù)雜非i.i.d.噪聲數(shù)據(jù)的誤差建模方法
2.3.4 針對特定領(lǐng)域噪聲數(shù)據(jù)的誤差建模方法
2.3.5 未來發(fā)展趨勢
參考文獻
第3章 大數(shù)據(jù)可視分析理論與方法
3.1 數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)
3.1.1 數(shù)據(jù)可視化流程與框架
3.1.2 常見數(shù)據(jù)可視化方法
3.1.3 可視分析
3.2 復(fù)雜數(shù)據(jù)可視化
3.2.1 圖片數(shù)據(jù)可視化
3.2.2 地理空間數(shù)據(jù)可視化
3.2.3 時間敘事可視化
3.2.4 小結(jié)
3.3 沉浸式可視呈現(xiàn)
3.3.1 敘事可視化創(chuàng)作
3.3.2 城市數(shù)據(jù)可視化
3.3.3 小結(jié)
3.4 可解釋機器學(xué)習(xí)
3.4.1 模型理解
3.4.2 模型診斷
3.4.3 模型改進
3.4.4 小結(jié)
參考文獻
第4章 多源不確定數(shù)據(jù)挖掘方法與技術(shù)
4.1 針對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的多度量學(xué)習(xí)
4.1.1 多度量學(xué)習(xí)
4.1.2 應(yīng)對動態(tài)異構(gòu)成分的多度量學(xué)習(xí)
4.1.3 應(yīng)對多樣語義挑戰(zhàn)的多度量學(xué)習(xí)
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