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深度學習
大數據分析與應用 版權信息
- ISBN：9787548745020
- 條形碼：9787548745020 ; 978-7-5487-4502-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數據分析與應用 內容簡介
該書旨在以大數據分析的基本能力培養與提升為目標，以解決文本分析、流數據分析問題為目的。書中對大數據分析常用的數值優化、智能優化、文本挖掘、深度學習、圖像處理等方法的基本原理、基本思想、算法與實現進行遞進式描述，并輔以事例及應用實例概述文本挖掘、視頻圖像分析的求解原理，側重數據分析方法的原理與思想的介紹；通過以Python語言為主線編寫程序代碼，并編入書中，增強讀者對大數據分析方法的理解和應用。本書共7章， 章簡要概述大數據分析平臺、工具及開發語言；第2章介紹文本分析所需基本概念、思想、算法步驟，以及圖像處理的基本概念和方法；第3章給出來自數學規劃、人工智能的基本優化方法，進而介紹數據分析中常用的數據分類與聚類方法；第4章分析感知器模型、人工神經網絡、卷積神經網絡和循環神經網絡的原理與算法，并通過應用實例加深對神經網絡應用的理解；第5章介紹文本分類算法、算法實現及應用實例；第6章介紹數字圖像處理的理論基礎、處理方法與應用實例；第7章介紹數字視頻圖像的處理與分析方法，并借助視覺神經網絡及公共場所下人群流量監測實例，介紹視頻圖像處理與應用流程。
大數據分析與應用 目錄
第1章 大數據分析工具
1.1 Hadoop基礎
1.2 Spark基礎
1.3 Python語言基礎
第2章 文本與圖像處理基礎
2.1 文本預處理
2.2 詞與文本向量化
2.3 數字圖像轉換與噪聲處理
2.4 數字視頻預處理
第3章 化與數據挖掘基礎
3.1 數值優化方法
3.2 智能優化方法
3.3 分類算法基礎
3.4 聚類算法基礎
第4章 深度學習方法與實現
4.1 深度學習概述
4.2 感知器模型
4.3 人工神經網絡
4.4 卷積神經網絡
4.5 循環神經網絡
第5章 自然語言分析與實現
5.1 文本相似度度量
5.2 文本分類算法簡介
5.3 實例：新聞文本分類
第6章 數字圖像處理與分析
6.1 圖像分割
6.2 圖像特征提取
6.3 應用實例
第7章 數字視頻處理與分析
7.1 運動估計
7.2 視頻分割
7.3 目標跟蹤
7.4 實例：人群流量監測
參考文獻
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