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深度學習
大數據科學基礎 版權信息
- ISBN：9787548751670
- 條形碼：9787548751670 ; 978-7-5487-5167-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數據科學基礎 內容簡介
第1章首先從大數據的發展歷史出發，介紹了大數據的概念與性質，并且介紹了大數據專業體系的需求和未來展望，系統性地概述了大數據的定義。第2章介紹了數據的采集方式、數據可視化的作用手段以及數據可視化的具體運用。第3章首先從機器學習的基礎入手，講述了*優化問題的三個經典算法，包括梯度下降法、牛頓法和遺傳算法。然后介紹了機器學習的算法，包括有監督學習和無監督學習等算法，*后介紹了機器學習的常用方法。第4章主要介紹深度學習，從Numpy的基礎開始，完整地講解了Python的擴展程序庫Numpy。隨后介紹了CNN和RNN這兩種經典的神經網絡。*后介紹了包括AlexNet模型等幾種經典的深度學習網絡模型。第5章主要介紹了TensorFlow和PyTorch這兩種框架的安裝和搭建，并通過一些小例子來熟悉它們的基礎組件，*后介紹了Keras這個高級神經網絡API。第6章介紹了醫療大數據、天文大數據以及金融大數據這三個大數據技術熱門領域，分別講述了這三個領域的基礎概述、理論技術以及未來的目標和挑戰。 本書適用于對大數據領域感興趣的讀者，中職學歷及以上學生、工程師、企業家、研究人員等都可以從中獲益。讀者能夠了解到大數據技術的價值和應用前景，獲得基本的數據分析和處理能力，對大數據在不同領域中的應用力和未來的發展趨勢有更加全面、深入的認識，服務于大數據國家戰略。
大數據科學基礎 目錄
第1章 大數據概述
1.1 大數據發展歷史
1.1.1 大數據產生背景
1.1.2 大數據發展前景
1.2 大數據的概念和性質
1.2.1 大數據的概念
1.2.2 大數據的特征與性質
1.2.3 數據處理與編程
1.2.4 數據挖掘與統計
1.3 大數據應用
1.4 大數據專業技能體系需求
1.4.1 崗位能力需求
1.4.2 知識與能力需求
1.5 總結
第2章 數據采集與數據可視化
2.1 數據的采集與處理
2.1.1 數據采集方式
2.1.2 數據爬取
2.1.3 數據預處理
2.2 數據可視化
2.2.1 數據可視化的發展歷史
2.2.2 數據、圖形與可視化
2.2.3 數據可視化的作用
2.2.4 數據可視化的手段
2.2.5 數據可視化技術的特征與應用
2.3 總結
第3章 機器學習
3.1 機器學習基礎
3.2 *優化問題
3.2.1 梯度下降法
3.2.2 卜頓法
3.2.3 遺傳算法
3.3 機器學習算法
3.3.1 有監督學習
3.3.2 無監督學習
3.3.3 半監督學習
3.3.4 強化學習
3.4 機器學習常用方法
3.4.1 集成學習
3.4.2 表示學習
3.5 總結
第4章 深度學習
4.1 Python & NumPy
4.1.1 NumPy基礎
4.1.2 生成NumPy數組
4.1.3 元素索引
4.1.4 數組操作
4.1.5 NumPy算術運算
4.1.6 通用函數
4.1.7 廣播機制
4.2 卷積神經網絡與循環神經網絡
4.2.1 卷積神經網絡
4.2.2 循環神經網絡
4.3 典型深度學習網絡
4.3.1 LeNet-5模型
4.3.2 AlexNet模型
4.3.3 VGG模型
4.3.4 ResNet模型
4.3.5 基于Encoder-Decocler結構的深度學習模型
4.4 總結
第5章 搭建框架
5.1 TensorFlow
5.1.1 TensorFlow的背景
5.1.2 TensorFlow的安裝
5.1.3 TensorFlow的組件與常用函數
5.2 PyTorch
5.2.1 PyTorch的背景
5.2.2 PyTorch的CPU版本安裝與配置
5.2.3 PyTorch的GPU版本安裝與配置
5.2.4 PyTorch基礎知識
5.2.5 PyTorch神經網絡工具箱
5.3 Keras
5.4 總結
第6章 應用案例
6.1 醫療大數據
6.1.1 醫療大數據概述
6.1.2 醫療大數據目標及挑戰
6.1.3 醫療大數據理論及技術
6.1.4 應用實例
6.2 天文大數據
6.2.1 天文大數據概述
6.2.2 天文大數據目標及挑戰
6.2.3 天文大數據理論及技術
6.2.4 應用實例
6.3 金融大數據
6.3.1 金融大數據概述
6.3.2 金融大數據目標及挑戰
6.3.3 金融大數據理論及技術
6.3.4 應用實例
6.4 總結
參考文獻
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