推薦系統(tǒng)是為了解決“信息過載”問題而產生的一種有效工具，隨著推薦系統(tǒng)被廣泛應用于新聞、音樂、社交平臺和電子商務等領域以滿足用戶的個性化需求，以個性化推薦技術為代表的推薦算法受到了越來越多的關注，以有效感知用戶的復雜意圖。其中，協(xié)同過濾算法是應用最廣泛的個性化推薦算法，由于傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法只考慮用戶的歷史反饋數據進行推

本書從初學者和開發(fā)人員的角度出發(fā)，以實戰(zhàn)應用為原則，主要介紹了Hadoop3的組件和生態(tài)系統(tǒng)內的大數據應用工具。全書共7個項目、23個任務，主要內容包括搭建Hadoop開發(fā)環(huán)境、Hadoop入門及實戰(zhàn)、Hive數據分析、HBase分布式存儲數據庫、ZooKeeper分布式協(xié)調服務、Flume數據采集、Sqoop數據遷移

本書共分為5章。第1章概述了多智能體系統(tǒng)的研究背景與意義、基本問題及特殊問題；第2章簡要介紹了代數圖論背景知識；第3章討論了多智能體系統(tǒng)有限時間控制問題，建立了一階和高階有限時間觀測器，利用齊次性理論證明了兩種觀測器都能使系統(tǒng)狀態(tài)在有限時間內收斂到期望軌跡。進一步，討論了固定時間控制問題及多機械臂系統(tǒng)有限時間同步控制應

本書介紹了代數結構、幾何結構、Lie群和Lie代數等基本理論，運用Lie對稱方法研究了光纖通信等領域中五個非線性系統(tǒng)的一些對稱性質和解析解。研究了GDNLS方程、DEGM系統(tǒng)、DR系統(tǒng)和Maccari系統(tǒng)的Lie點對稱、Lie對稱約化、對稱變換、非線性自伴性和守恒律。運用Painlevé截斷展開方法導出了GBK系統(tǒng)的非

本書匯總了數據科學中經常使用的數學知識，包括矩陣基礎、微積分、概率論和優(yōu)化等，以矩陣和向量形式統(tǒng)一了幾個內容的符號體系，系統(tǒng)全面地介紹了數據科學的數學基礎。全書共7章，內容包括線性代數、向量空間、內積空間、矩陣分解、向量微積分、概率與分布和優(yōu)化方法。本書兼顧數學表達的嚴謹性和知識描述的直觀性，減少了枯燥的證明過程，增加

數據挖掘與機器學習

本書系統(tǒng)介紹了大數據的內涵、特征、技術及應用。全書共10章,其中第1~8章為技術篇,主要從大數據處理流程出發(fā),圍繞大數據體系架構,詳細闡述大數據采集與預處理、大數據存儲、大數據分析挖掘、大數據可視化等關鍵技術。第9、10章為應用篇,對大數據在電信、文娛、教育、醫(yī)療等行業(yè)的具體應用進行了論述,并通過典型案例與Python

本教材是在“新工科”和工程教育認證背景下，為適應專業(yè)人才培養(yǎng)方案改革以及課程體系改革之需要編寫而成。教材對數控工藝及編程、數控機床、機械CAD/CAM三門課程中與數控相關的教學內容進行了有機整合和更新。在編寫過程中，作者緊密圍繞教學大綱，運用大量的工程案例，強化工程實踐應用。主要內容包括緒論、數控加工工藝基礎、數控加工

《數據分析與挖掘技術》主要介紹數據分析與挖掘的相關理論和技術方法，重點介紹數據挖掘的相關技術，書中采取理論知識與具體實現(xiàn)任務相結合的方法，系統(tǒng)講解了數據分析與挖掘的實用技術。全書共分為9章，主要內容包括數據分析與數據挖掘概論、數據倉庫與聯(lián)機分析處理、數據預處理、關聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析、回歸分析、決策樹分析、SPSS數據

數據挖掘已經廣泛應用于各行各業(yè)，并推動了商務數據分析的興起。本書結合項目實踐，首先對數據挖掘的核心問題進行總結，討論數據挖掘過程的主要步驟。在此基礎上，使用Python語言詳細地分析數據可視化、隨機森林、GBDT、XGBoost、AdaCostBoost、邏輯回歸等在醫(yī)療保險稽核、淡水質量預測、彈幕情感分析、機器學習書