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100 条"云计算安全:机器学习与大数据挖掘应用实践"搜索结果
云计算安全:机器学习与大数据挖掘应用实践
王智民 编著
本书重点阐述了人工智能和大数据挖掘技术在云计算安全领域的应用。
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云计算导论
陈小明
云计算技术是大数据技术和人工智能技术等新兴技术的基础,没有云计算平台,就没有目前的新兴技术的发展。 本书共8章,主要内容包括云计算概述、云服务、云计算的数据处理、虚拟化、云计算管理平台、云计算解决方案、云计算开发、云计算应用。本书内容充实、结构合理且通俗易懂,具有较强的理论性、系统性、可读性和实用性。 本书适合作为高等院校云计算相关专业的导论课程教材,也可作为相关爱好者的学习和培训用书。
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数据治理与数据安全
张莉
一本书讲清数据,推进数据开放共享与跨境流动战略,助力个人信息保护。
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铁路文本大数据分析挖掘研究及应用
李平,杨连报
本书阐述了铁路文本大数据分析挖掘的理论、技术及应用,内容包括:绪论、文本大数据分析挖掘基础、文本大数据分析挖掘理论体系、常用分析与挖掘工具包、铁路文本大数据分析挖掘平台研究、铁路安全文本大数据应用案例、铁路应急管理文本大数据应用案例。
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基于大数据挖掘的主动式运营监测体系研究与应用
等
本书是对国网浙江省电力有限公司基于大数据挖掘技术的主动式运营监测体系建设研究与实践工作的总结,包括大数据应用与运营监测业务发展趋势与现状、基于大数据挖掘技术的主动式运营监测体系的介绍、运营监测业务主题框架与指标关联库等内容。本书可作为电网企业运营管理人员的工作参考书。
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跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战
唐宇迪
本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。
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数据产品经理高效学习手册:产品设计、技术常识与机器学习
张威
详解产品设计思维框架和具体操作流程。
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基于云计算的电子政务公共平台技术与实践
主编
本书从总体、技术、服务、安全、管理5个维度描述了电子政务公共平台涉及的内容,阐释了电子政务公共平台的内涵和边界、电子政务公共平台顶层设计原则,阐明了面向服务的电子政务公共平台总体架构、安全体系和信息安全保障机制,叙述了由数据共享服务子系统、数据开放服务子系统、数据再处理子系统、信息产品服务子系统和统一数据开放共享网站组成的信息资源开放共享系统架构,希望本书能对电子政务工作人员、信息基础设施行业从业
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云图·云途:云计算技术演进及应用
汤兵勇 主编
融合世界研究前沿与中国落地应用场景,把握云计算发展下半场。
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云计算技术应用基础(微课版)
崔升广 主编
根据高职高专教育的培养目标、特点和要求,本书由浅入深、系统地讲解了云计算技术的基础知识。全书共6章,内容包括云计算概述、云存储与备份技术、云服务与应用、云互联架构技术、云计算管理平台、云安全与新兴技术。为了让读者能够更好地巩固所学知识,及时地检查学习效果,每章最后都配备了课后习题。本书可作为高职高专院校各专业云计算技术基础课程的教材,也可作为云计算技术基础培训教材和云计算技术爱好者的自学参考书。
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大数据时代的数据挖掘
李涛
(1)内容全面,覆盖当前数据挖掘的主要应用。在介绍每个应用案例时,详细阐述应用的背景,该领域中数据的来源和特点,数据采集与预处理方式,应用领域中数据挖掘的任务和实施数据挖掘技术的难点。同时提供相应的数据挖掘算法分析、工具设计以及系统实现。(2)条理清晰、便于理解。一方面,面向热爱和关心数据挖掘技术的学术界和工业界读者,帮助他们更好地理解研究的目的和应用的基础;另一方面,让没有太多相关技术背景的读者可以通过阅读本书能够了解数据挖掘的意义和价值,可以看出数据挖掘是如何被广泛地应用于实际案例并成为解决各种问题的核心工具。
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电力大数据基础平台建设与应用实践
王扬[等]
本书围绕电力大数据平台的建设与使用,从大数据平台体系架构、基础平台建设与实施、典型业务场景顶层设计和实际业务应用等方面开展论述。
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Python金融数据分析与挖掘实战
黄恒秋
深入浅出地为你介绍如何使用Python进行金融数据分析、挖掘和量化投资的全过程。
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PowerBI数据挖掘与可视化分析
裴丽丽 编著
“人人都是数据分析师”系列,深入浅出讲解PowerBI应用和秘诀,让你的数据“狂飙”。
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洞察大数据价值:SAS编程与数据挖掘
杨池然 刘璐 编著
《洞察大数据价值:SAS编程与数据挖掘》以SAS9.4版本为开发平台,通过与实际开发应用实例相结合的方式,将理论联系实践,由浅入深地讲解SAS编程和数据挖掘的实践案例。其中统计分析应用、数据挖掘和实践案例综合讲解与分析是本书的一大特色。《洞察大数据价值:SAS编程与数据挖掘》融入了作者多年工作中大量的实践案例,通过实践案例程序详细解读的方式,帮助学习者理解大数据分析与数据挖掘。《洞察大数据价值:S
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医疗大数据挖掘与可视化
赵杰
普及医疗大数据挖掘与可视化技术,对提升医疗行业数据的质量与处理效率、实现数据价值的优化、推动精准医疗深入应用有着重要的作用。本书内容立足于医疗大数据的挖掘与可视化,分为总体篇、数据挖掘篇、可视化篇、应用篇等5部分,共10章,包含医疗大数据及其平台的发展概况,医疗大数据的采集、清洗、融合,医疗大数据挖掘概述、工具与方法,医疗大数据可视化概述、工具与方法,以及用实例展示医疗大数据分析平台的设计与使用方
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机器学习实战
[美]PeterHarrington
《机器学习实战》面向日常任务的高效实战内容,介绍并实现机器学习的主流算法。
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Python机器学习
郭羽含 陈虹 肖成龙 主编
《Python机器学习》从实用的角度出发,整合Python语言基础、数据分析与可视化、机器学习常用算法等知识。内容从*基本的Python编程基础入手,由浅入深、循序渐进地讲授NumPy库和Matplotlib库,以及复杂的机器学习基本理论和算法,并突出知识的实用性和可操作性。《Python机器学习》力求以浅显的语言讲解复杂的知识,以直观的案例辅助读者理解,并以图表形式展示代码和运行结果,配合习题巩
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机器学习基础
编著
近年来人工智能技术蓬勃发展,人工智能正在改变我们的生活。为了让读者在不需要掌握太多数学和计算机科学知识的情况下,能够快速上手,使用Python语言实现常用的机器学习算法,并解决一些实际的问题,我们策划并出版本书。本书共14章,内容涵盖基本的机器学习概念和环境搭建,目前各个领域中的热门算法,以及数据预处理、模型评估和文本数据分析等。希望本书可以让读者轻松入门,在动手实践的过程中找到乐趣。本书可以作为
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机器学习实战
编著
本书共11章,从推荐系统的发展历史、基本构成开始,依次剖析推荐系统的内容召回、协同过滤召回、深度学习召回中具有代表性的模型;再从经典排序模型到基于深度学习的排序,顺势介绍会话推荐、强化学习推荐及工业级推荐,搭建了完整的推荐系统技术体系,这是一个由浅入深的系统学习过程。
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实用机器学习
孙亮 黄倩
大数据时代为机器学习的应用提供了广阔的空间,各行各业涉及数据分析的工作都需要使用机器学习算法。本书围绕实际数据分析的流程展开,着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发,介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。在介绍每种机器学习算法模型时,书中不但阐述基本原理,而且讨论模型的评价与选择。为方便读者学习各种算法,本书介绍了R语言中相应的软件包
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