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大數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)
會(huì)員

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,使我們的生活在政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、文化各個(gè)領(lǐng)域都產(chǎn)生了很大改變。“數(shù)據(jù)科學(xué)”一詞應(yīng)運(yùn)而生。如何更好地對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、得出結(jié)論并做出智能決策是統(tǒng)計(jì)工作者面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。本書介紹數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最常用的模型和算法,包括最基礎(chǔ)的線性回歸和線性分類方法,以及模型選擇和模型評(píng)價(jià)的概念和方法,進(jìn)而介紹非線性的回歸和分類方法(包括決策樹與組合方法、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及在此基礎(chǔ)上發(fā)展的深度學(xué)習(xí)方法)。最后介紹無監(jiān)督的學(xué)習(xí)中的聚類方法和業(yè)界廣泛使用的推薦系統(tǒng)方法。除了方法的理論講解之外,我們給出了每種方法的R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn),以及應(yīng)用Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)和支持向量機(jī)兩種方法。本書的一個(gè)亮點(diǎn)是最后一章給出的兩個(gè)大數(shù)據(jù)案例,數(shù)據(jù)量均在10G左右。我們同時(shí)給出了單機(jī)版(Python、數(shù)據(jù)庫(kù)、R)和分布式(Hadoop、Hive、Spark)兩種實(shí)現(xiàn)方案。原始數(shù)據(jù)和程序代碼均可在出版社提供的網(wǎng)址下載。本書面向的主要讀者是應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專業(yè)碩士,希望能夠拓展到統(tǒng)計(jì)專業(yè)高年級(jí)的本科生以及其他各個(gè)領(lǐng)域有數(shù)據(jù)分析需求的學(xué)生和從業(yè)人員。

呂曉玲 宋捷 ·自動(dòng)化 ·11.6萬(wàn)字

工業(yè)機(jī)器人實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用及調(diào)試
會(huì)員

本書從實(shí)用的角度出發(fā),對(duì)工業(yè)機(jī)器人的選型、系統(tǒng)集成、實(shí)用配線、特殊功能、編程指令、狀態(tài)變量、參數(shù)功能及設(shè)置、工業(yè)機(jī)器人與觸摸屏的聯(lián)合使用、工業(yè)機(jī)器人與視覺系統(tǒng)的聯(lián)合使用等方面做了深入淺出的介紹,提供了大量的程序指令解說案例。本書根據(jù)實(shí)際的應(yīng)用成果,介紹了工業(yè)機(jī)器人在拋光、測(cè)量分揀、碼垛、同步噴漆、數(shù)控機(jī)床的上下料等方面的應(yīng)用。這些應(yīng)用是作者實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)的總結(jié),可以為從事機(jī)器人的設(shè)計(jì)、集成、編程和調(diào)試的工程技術(shù)人員提供實(shí)用的參考,也可以使高校學(xué)生在學(xué)習(xí)一定的基礎(chǔ)知識(shí)后,了解如何在實(shí)際的項(xiàng)目中配置和設(shè)計(jì)機(jī)器人集成項(xiàng)目,架起了從書本知識(shí)到實(shí)際應(yīng)用的一條快速通道。本書適合機(jī)器人設(shè)計(jì)應(yīng)用行業(yè)、自動(dòng)控制行業(yè)的從業(yè)人員閱讀參考,也是高職高專學(xué)生和教師的一本優(yōu)秀的參考教材。

黃風(fēng)編著 ·自動(dòng)化 ·11.6萬(wàn)字

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