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大数据与机器学习 实践方法与行业案例 评分:

本书从企业实践出发, 内容覆盖数据、平台、分析和应用等企业内数据流转的主要环节。布局上, 按照数据与平台篇、分析篇和应用篇分别撰写。数据与平台篇, 立足找到数据、整合数据、使用数据三个角度, 介绍数据在企业内的分布和处理逻辑, 以便快速为分析准备素材
2018-09-07 上传大小:21.87MB
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大数据机器学习实践方法行业案例

大数据与机器学习:实践方法与行业案例

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大数据机器学习 实践方法行业案例》.pdf

《大数据与机器学习 实践方法与行业案例》

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华为大数据解决方案

华为大数据落地解决方案实践,江苏省某企业落地实际案例

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30个真实商业案例代码中成为AI实战专家(10大机器学习案例、13大深度学习案例、7大增强学习案例)

3980元团购原价19800元的AI课程,团购请加王家林老师微信13928463918. 基于王家林老师独创的人工智能“项目情景投射”学习法,任何IT人员皆可在无需数学和Python语言的基础上的情况下3个月左右的时间成为AI技术实战高手: 1,五节课(分别在4月9-13号早上YY视频直播)教你从零起步(无需Python和数学基础)开发出自己的AI深度学习框架,五节课的学习可能胜过你五年的自我摸索; 2,30个真实商业案例代码中习得AI(从零起步到AI实战专家之路):10大机器学习案例、13大深度学习案例、7大增强学习案例(本文档中有案例的详细介绍和案例实现代码截图); 3,100天的涅槃蜕变

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python机器学习及实战 整本书全套源码

这是机器学习及实践的源码,,jupyter notebook详细讲解~~~

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大数据应用_商业案例实践

大数据的商业应用越来越广泛,将大数据进行商业实践才是价值的最好体现

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ACCORD machine learning analysis.pdf

机器学习在医药大数据方面的应用与实践案例

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电信运营商大数据对外应用案例分析

本文将在对全球电信运营商大数据应用情况梳 理总结的基础上,对国内电信运营商的典型应用产品 “店铺选址”进行介绍,以期为后续行业的应用创新 和管理提供一些有益的参考。

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机器学习实践指南:案例应用解析(第二版)完整版PDF[82MB]

第一部分 准备篇 第1章 机器学习发展及应用前景 2 1.1 机器学习概述 2 1.1.1 什么是机器学习 3 1.1.2 机器学习的发展 3 1.1.3 机器学习的未来 4 1.2 机器学习应用前景 5 1.2.1 数据分析与挖掘 5 1.2.2 模式识别 6 1.2.3 更广阔的领域 6 1.3 小结 7 第2章 科学计算平台 8 2.1 科学计算软件平台概述 9 2.1.1 常用的科学计算软件 9 2.1.2 本书使用的工程计算平台 10 2.2 计算平台的配置 11 2.2.1 Numpy等Python科学计算包的安装与配置 11 2.2.2 OpenCV 安装与配置 14 2.2.3

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大数据推荐系统实战超详细

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Python机器学习实践与Kaggle实战 配套代码

《Python机器学习及实践:从零开始通往Kaggle竞赛之路》帮助对机器学习、数据挖掘感兴趣的读者整合时下流行的基于Python语言的程序库。如Scikit-learn,Pandas, NLTK,Gensim, XGBoost,TensorFlow等,并且针对现实中遇到的数据,甚至是Kaggle竞赛中的分析任务,快速搭建有效的机器学习系统。   同时,作者尽力减少读者为了理解本书,而对编程技能、数学背景的过分依赖,进而降低机器学习模型的实践门槛,让更多的兴趣爱好者体会到使用经典模型以及新的高效方法解决实际问题的乐趣。

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Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习大数据实战_林大贵(著)

本书从浅显易懂的“大数据和机器学习”原理说明入手,讲述大数据和机器学习的基本概念,如分类、分析、训练、建模、预测、机器学习(推荐引擎)、机器学习(二元分类)、机器学习(多元分类)、机器学习(回归分析)和数据可视化应用等。书中不仅加入了新近的大数据技术,还丰富了“机器学习”内容。 为降低读者学习大数据技术的门槛,书中提供了丰富的上机实践操作和范例程序详解,展示了如何在单机Windows系统上通过Virtual Box虚拟机安装多机Linux虚拟机,如何建立Hadoop集群,再建立Spark开发环境。书中介绍搭建的上机实践平台并不限制于单台实体计算机。对于有条件的公司和学校,参照书中介绍的搭建过程

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大数据 技术与应用实践指南 完整版 pdf

作者:赵刚 著 出版时间:2013年 出版社: 电子工业出版社 页 数 292页 大数据是互联网、移动应用、社交网络和物联网等技术发展的必然趋势,大数据应用成为当前最为热门的信息技术应用领域。本书由浅入深,首先概述性地分析了大数据的发展背景、基本概念,从业务的角度分析了大数据应用的主要业务价值和业务需求,在此基础上介绍大数据的技术架构和关键技术,结合应用实践,详细阐述了传统信息系统与大数据平台的整合策略,大数据应用实践的流程和方法,并介绍了主要的大数据应用产品和解决方案。最后,对大数据面临的挑战和未来的趋势进行了展望。 本书既具有技术深度,又具有很强的可操作性,提供了一个系统性、架构

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大数据时代的算法 机器学习、人工智能及其典型实例

大数据时代的算法 机器学习、人工智能及其典型实例__刘凡平_北京:电子工业出版社 大数据时代,只有算法能洞悉数据的内在逻辑,让数据产生商业价值

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智能制造大数据建设案例分享

以信息化与工业化深度融合为引领,以3D打印技术为代表,从而实现个性化定制的大规模工业化生产。进入信息化和互联网条件下的个性化制造,其先进性在于以工业化的效率制造个性化产品,效率高、成本低、质量稳定、满足个性化需求,市场竞争力强。

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Python机器学习实践与Kaggle实战_Evernote网页版.pdf

这份笔记围绕Python下的机器学习实践一共探讨四个方面的内容:监督学习、无监督学习、特征和 模型的选取 和 几个流行的强力模型包的使用。

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电商大数据 用数据驱动商和商业案例解析_试读版 PDF电子书下载 带书签目录.pdf

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