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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

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第1章 算法基础   
1.1 基础算法分析类型   
1.2 算法性能分析   
1.3 概率论与数理统计基础   
1.4 距离计算   
1.5 排序算法   
1.6 字符压缩编码   
1.7 本章小结   
第2章 数据查找与资源分配算法   
2.1 数值查找算法   
2.2 字符串查找算法   
2.3 海量数据中的查找   
2.4 银行家算法   
2.5 背包问题   
2.6 本章小结   
第3章 路径分析算法   
3.1 基于Dijkstra算法的路径分析   
3.2 基于Floyd算法的路径分析   
3.3 基于A*算法的路径搜索   
3.4 基于维特比算法的概率路径   
3.5 最长公共子序列问题   
3.6 本章小结   
第4章 相似度分析算法   
4.1 应用实例:海量网页相似度分析   
4.2 基于Jaccard相似系数的相似度计算   
4.3 基于MinHash的相似性算法   
4.4 向量空间模型   
4.5 基于余弦相似性算法的相似度分析   
4.6 基于语义主题模型的相似度算法   
4.7 基于SimHash算法的指纹码   
4.8 相似度算法的差异性   
4.9 本章小结   
第5章 数据分类算法   
5.1 基于朴素贝叶斯分类器   
5.2 基于AdaBoost分类器   
5.3 基于支持向量机的分类器   
5.4 基于K邻近算法的分类器   
5.5 本章小结   
第6章 数据聚类算法   
6.1 基于系统聚类法   
6.2 基于K-Means聚类算法   
6.3 基于密度的DBSCAN算法   
6.4 基于BIRCH算法的聚类分析   
6.5 聚类与分类差异   
6.6 本章小结   
第7章 数据预测与估算算法   
7.1 产生式模型与判别式模型   
7.2 基于最大似然估计的预测   
7.3 基于线性回归的估算   
7.4 基于最大期望算法分析   
7.5 基于隐马尔科夫模型预测   
7.6 基于条件随机场的序列预测   
7.7 本章小结   
第8章 数据决策分析算法   
8.1 基于ID3算法的决策分析   
8.2 基于C4.5算法的分类决策树   
8.3 基于分类回归树的决策划分   
8.4 基于随机森林的决策分类   
8.5 本章小结   
第9章 数据关联规则分析算法   
9.1 基于Apriori算法的关联项分析   
9.2 基于FP-Growth算法的关联性分析   
9.3 基于Eclat算法的频繁项集挖掘   
9.4 本章小结   
第10章 数据推荐算法   
10.1 概要   
10.2 基于Item-Based协同过滤推荐   
10.3 基于User-Based协同过滤推荐   
10.4 基于潜在因子算法的推荐   
10.5 推荐算法与效果评价   
10.6 本章小结   
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