大數據時代的演算法: 機器學習、人工智慧及其典型實例 | 誠品線上

大數據時代的演算法: 機器學習、人工智慧及其典型實例

內容簡介

內容簡介 ●詳盡的講解：帶您瞭解各演算法的演算邏輯，以掌握各演算法的設計精髓●涵蓋層面廣：囊括常用的53種演算法，可對各類問題採取合適的解決方式●應用範圍多：可應用於數據挖掘、商業智慧、廣告與商品推薦等不同領域在大數據的時代下，只有演算法能洞悉數據的潛在邏輯，讓數據釋放出最大的商業價值！在大數據時代的海量資訊下，本書以由淺入深的方式，介紹了基礎演算法和機器學習演算法的相關理論與應用，闡述各種演算法的使用場景及複雜度，讓讀者能透過書中詳盡的講解與大量的實例，快速、極具效率地熟悉並靈活運用這些演算法至各領域。其中，不但囊括了網路行業中經常使用的排序、尋找、資源分配、路徑分析、相似度分析等演算法，也介紹了諸多與機器學習相關的演算法，包括數據分類、集群、預測與估算、決策、關聯規則分析等。這些演算法皆可在諸多領域，例如：自然語言處理研究、數據分析與挖掘、商業智慧、廣告與商品推薦等，發揮極大的應用價值。

作者介紹

作者介紹 ■作者簡介劉凡平碩士，畢業於中國科學技術大學軟體系統設計系。曾任職微軟亞太研發集團，從事互聯網廣告與分散式即時計算相關研發工作。後任職百度（中國）有限公司，並擔任高級研發工程師。擅長於搜尋引擎、大數據分析、分散式運算等相關研發工作，曾出版《大數據搜尋引擎原理分析及編程實現》，是Iveely開源搜尋引擎的主要貢獻者之一，也是執著於將互聯網技術演繹為藝術的完美追求者。

產品目錄

產品目錄 第1章 演算法基礎第2章 數據搜尋與資源分配演算法第3章 路徑分析演算法第4章 相似度分析演算法第5章 數據分類演算法第6章 數據集群演算法第7章 數據預測與估算演算法第8章 數據決策分析演算法第9章 數據關聯規則分析演算法第10章 數據推薦演算法

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