"本书旨在为人工智能通识教育奠定基础,采用Python语言展开数据科学的实践。全书共9章,主要内容包括大数据与数据科学导论、Python语言基础、NumPy科学计算、Pandas数据处理与分析、数据可视化、机器学习基础、回归分析、分类分析、集成学习。本书聚焦结构化数据分析,利用机器学习作为核心研究方法,致力于在多个应用
本书系统介绍了大数据的相关知识及应用,重视理论与实验的结合。全书共14章,理论部分包含大数据概述、大数据平台Hadoop、分布式文件系统、分布式并行编程模型MapReduce、数据仓库Hive、分布式数据库HBase、基于内存的编程模型Spark、流计算与Storm、大数据采集与预处理、大数据存储与管理、大数据分析与挖
"本书以某招聘网站中的大数据职位招聘信息为数据源,系统地介绍了使用Hadoop生态系统进行大数据离线分析的方法和步骤。全书共6章,分别讲解项目需求、项目架构、项目实现流程、Hadoop集群环境搭建、使用Flume实现数据采集、使用MapReduce实现数据预处理、使用Hive实现数据分析和使用FineBI实现数据可视化
"近年来,企业经营的数字化转型已经成为研究热点,而商务智能是企业数字化转型的关键。《商务智能与数据分析》结合商务智能的发展趋势,对商务智能的基础知识及其应用进行了详尽的阐述。《商务智能与数据分析》首先介绍商务智能的概念、发展历史等,然后介绍数据仓库、监控与运营、数据挖掘、文本挖掘与Web挖掘、大数据分析、商务智能案例、
本书共分为7章,涵盖了智能机电系统基础知识、先进设计理论与方法、机械系统设计与开发、驱动系统设计与开发、感知系统设计与开发、控制系统设计与开发、运动学建模与轨迹规划等方面的基础理论、方法及技术。同时,本书还提供了多个机电产品的项目开发实践案例,以帮助读者熟练掌握智能机电系统的研究内容、设计方法、开发过程等。此外,书中还
本书共9章,主要内容如下:第1章介绍数据挖掘的基本知识,讲解了数据获取的关键环节以及数据挖掘流程;第2章讲解了数据清洗、数据集成、数据转换与规范化,以及数据规约等数据预处理方法,重视数据挖掘的数据准备工作,强调数据质量对数据挖掘算法性能的影响;第3章讲解了数据仓库和数据立方体的基本概念和系统架构,为处理和分析大规模数据
本书主要讲述信息物理系统的基本原理,围绕系统建模、模型验证、系统设计与应用三方面进行详细介绍。在系统建模方面,概述自动机模型和常微分方程,进一步将两者结合,介绍混杂自动机模型和组合模型。在模型验证方面,讨论安全性需求和活性需求,进而介绍基于不变量的验证方法。在系统设计与应用方面,重点探讨信息物理系统面向自动驾驶车辆、多
本书系统而深入地探讨了伦理学在信息时代,尤其在大数据、人工智能等新兴技术领域的实际应用及其深远影响。全书结构清晰,共分为8章,内容从伦理直觉与伦理学的基础理论开篇,逐步延伸至工程师的伦理观念、信息社会中的伦理风险与挑战、大数据应用的伦理考量、数据权利的界定与保护、数据如何赋能公共治理,以及人工智能伦理的前沿探索等多个维
"本书以智能数据处理技术和应用为核心,全书共分为数据处理基础篇和数据分析技术与人工智能方法篇,详细阐述了人工智能、大数据、区块链等当代前沿信息技术的概念和应用,在数据处理基础篇中,以图书销售为例,通过Access2016系统介绍了数据存储的概念和数据存储应用技术,并在数据分析技术与人工智能方法篇中,进一步介绍了智能数据
《基于观测器的几类非线性动态系统的故障诊断研究》采用基于观测器的方法研究非线性动态系统的故障诊断问题。第1章为绪论;第2章研究基于Super-twistig算法的二阶滑模观测器的非线性动态系统的故障估计问题;第3章研究基于降维观测器的非线性动态系统的故障估计问题;第4章研究基于奇异自适应观测器的非线性动态系统中执行器故
平台介绍|荣誉资质|联系我们|出版社登陆