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本書結(jié)合開源和面向商業(yè)的計算平臺，從實(shí)用的角度，全面系統(tǒng)闡述數(shù)據(jù)分析技術(shù)及其應(yīng)用，內(nèi)容涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)、人工智能、統(tǒng)計學(xué)和進(jìn)化學(xué)習(xí)等。

二十多年前，世界上許多電子工程和計算實(shí)驗(yàn)室都致力于信號處理研究。信號處理專家通常大量應(yīng)用線性代數(shù)和微積分從信號中獲得洞察。近年來，信號處理概念與統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析相結(jié)合，開創(chuàng)了大數(shù)據(jù)分析的新領(lǐng)域。信號處理的再生打開了許多組織作為高性能工業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用金礦的數(shù)據(jù)存儲庫。數(shù)據(jù)分析應(yīng)用概念源自應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能和深度學(xué)習(xí)。
本書中的許多概念都是對深度學(xué)習(xí)和人工智能基礎(chǔ)知識的簡化。在本書中，我們解釋了基本的數(shù)學(xué)概念，并對研究生和準(zhǔn)研究生經(jīng)常感到困難的課題給予了極大的關(guān)注。本書涵蓋卡爾曼濾波器、馬爾可夫鏈、隱馬爾可夫模型（HMM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、遺傳算法、有限狀態(tài)機(jī)和計算圖。關(guān)于統(tǒng)計學(xué)的章節(jié)假定讀者具備本科階段的統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)知識，對更難理解的概念進(jìn)行了深入的解釋，包括主成分分析，以及使用概率生成函數(shù)、矩母函數(shù)、特征函數(shù)的統(tǒng)計分布。
本書中介紹的大多數(shù)算法基礎(chǔ)都是穩(wěn)定的，信號處理和應(yīng)用統(tǒng)計專家已經(jīng)使用了數(shù)十年。它們同樣適用于生物信息學(xué)、數(shù)據(jù)聚類和分類、數(shù)據(jù)可視化、傳感器應(yīng)用和跟蹤。
本書主要針對研究生課程，提供了捕獲、理解、分析、設(shè)計和開發(fā)數(shù)據(jù)分析框架所需的相關(guān)數(shù)學(xué)工具與概念，還簡化了數(shù)據(jù)分析軟件程序的開發(fā)以及數(shù)據(jù)分析在各個行業(yè)中的應(yīng)用。通過簡化算法并使用相關(guān)的工作示例，本書能幫助你理解將來繼續(xù)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析時使用的其他概念。
本書有兩章來自我以前的研究生，還有一章來自其他人。這些章節(jié)是長期應(yīng)用基本概念的結(jié)果。我們向教師、研究生和導(dǎo)師、課程和算法設(shè)計師、數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)分析以及深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的開發(fā)人員推薦本書。有效掌握這些基礎(chǔ)內(nèi)容，你將有能力獲得關(guān)于數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)的更深入的實(shí)踐見解。

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