本書介紹了大數(shù)據(jù)的概念、特點、市場、技術(shù)、分析、應(yīng)用，還專門討論了云計算、人工智能和區(qū)塊鏈等熱點新技術(shù)及應(yīng)用，教學(xué)設(shè)計層次清晰，每個單元都遵循同樣的編排體系，內(nèi)容圖文并茂，對口語技能、閱讀技能、翻譯技能的學(xué)習(xí)任務(wù)進行了合理的設(shè)計。而且，本書還對每個單元的教學(xué)重點和專業(yè)詞匯進行了注釋，設(shè)置了基于內(nèi)容的閱讀理解練習(xí)、詞匯練

本書將古典、非線性和現(xiàn)代控制理論結(jié)合起來，借助MATLAB庫函數(shù)、仿真工具、硬件平臺對象完成控制理論的分析和設(shè)計實驗。通過實時觀察實物的動作，增強學(xué)生的興趣和感知能力，幫助學(xué)生更好理解自動控制理論,并增強學(xué)生的研究能力和創(chuàng)新能力。學(xué)術(shù)價值體現(xiàn)在： （1）利用硬件實驗平臺，學(xué)生可以理解控制器參數(shù)的作用，掌握調(diào)整直流伺服

本書的主要章節(jié)包括分位數(shù)回歸、等分線性回歸、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、隨機前沿分析法、層次分析法、灰關(guān)聯(lián)分析、模糊理論、粗糙集理論、小波時間序列、組合優(yōu)化問題等。此外，本書引入了最新的R數(shù)據(jù)挖掘方法；摒除掉艱深難懂的理論，以最淺顯的方式介紹數(shù)據(jù)挖掘理論，讓讀者迅速掌握，輕松入門；力求最簡單的R程序或安裝包運行數(shù)據(jù)挖掘案例分析，詳

圖分析可以揭示復(fù)雜系統(tǒng)和大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的運作機制，圖算法為構(gòu)建智能應(yīng)用程序提供了快速建模的框架，有助于更準確、更快速地做出預(yù)測。包括商品推薦和欺詐檢測在內(nèi)的許多人工智能問題能轉(zhuǎn)換為圖論問題。本書基于Spark和Neo4j講解近20種常用的圖算法，幫助讀者拓展重要圖分析類型的相關(guān)知識和能力，更快速地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式并找到更優(yōu)

本書以培養(yǎng)職業(yè)崗位能力為目標，融知識、理論、實踐為一體，體現(xiàn)“理實一體化”教學(xué)思想，涵蓋省級“十二五”規(guī)劃課題的研究成果。

本課程面向非計算機專業(yè)學(xué)生，以普及大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識和工具為目標，力圖構(gòu)建一門新的大數(shù)據(jù)入門學(xué)習(xí)課程。課程包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和數(shù)據(jù)思維等四部分內(nèi)容。課程立足應(yīng)用入門，突出八爪魚、Weka和Tableau等主流工具應(yīng)用，強調(diào)案例教學(xué)。通過本課程學(xué)習(xí)，學(xué)生們能夠掌握一定的數(shù)據(jù)獲取、分析與呈現(xiàn)技能，初步建立數(shù)據(jù)思維

本書從系統(tǒng)集成與應(yīng)用角度介紹自動測試技術(shù)理論知識和實踐訓(xùn)練項目。全書共6章,分為三個部分。第一部分(第1章~第3章)為理論知識篇,主要介紹自動測試簡介和虛擬儀器技術(shù)、測試總線技術(shù)和軟件開發(fā)技術(shù);第二部分(第4章和第5章)為教學(xué)實驗系統(tǒng)篇,主要介紹教學(xué)實驗系統(tǒng)所采用的教學(xué)實驗開發(fā)軟件(MicrosftVisualStud

本書詳細描述了PMML規(guī)范（Ver4.3）所支持的8種模型：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、決策樹模型、規(guī)則集模型、序列模型、評分卡模型、支持向量機模型、時間序列模型和聚合模型。全書不是簡單地介紹PMML語法，而是融合各種挖掘模型基礎(chǔ)知識和算法知識，告訴開發(fā)者如何融會貫通地掌握、使用PMML語言，不僅能夠?qū)W習(xí)到標準的PMML模型表達方式

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