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人工智能和大数据经典好书推荐

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封封信        

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  • TA的每日心情
    开心
    2019-3-23 11:02
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    [LV.2]偶尔看看I

    自我介绍
    本科统计学毕业生
    发表于 2019-3-20 09:09 |显示全部楼层
    |招呼Ta 关注Ta
    本帖最后由 封封信 于 2019-3-20 09:51 编辑

    1.jpg

    作者:[美]Robert Sedgewick Kevin Wayne 著
    内容提要:
    《算法(第4版)》作为算法领域的参考书,全面介绍了关于算法和数据结构的必备知识,并特别针对排序、搜索、图处理和字符串处理进行了论述。第4版具体给出了每位程序员应知应会的50个算法,提供了实际代码,而且这些Java代码实现采用了模块化的编程风格,读者可以方便地加以改造。配套网站提供了《算法(第4版)》内容的摘要及更多的代码实现、测试数据、练习、教学课件等资源。
    《算法(第4版)》适合用做大学教材或从业者的参考书。



    内容提要:  
    本书全面讲解了数据科学的相关知识,从统计分析学到机器学习、深度学习中用到的算法及模型,借鉴经济学视角给出模型的相关解释,深入探讨模型的可用性,并结合大量的实际案例和代码帮助读者学以致用,将具体的应用场景和现有的模型相结合,从而更好地发现模型的潜在应用场景。 本书可作为数据科学家和数据工程师的学习用书,也适合对数据科学有强烈兴趣的初学者使用,同时也可作为高等院校计算机、数学及相关专业的师生用书和培训学校的教材。  

    作者简介:
    唐亘,数据科学家,专注于机器学习和大数据。曾获得复旦大学的数学和计算机双学士学位;巴黎综合理工的金融硕士学位;法国国立统计与经济管理学校的数据科学硕士学位。热爱并积极参与Apache Spark和Scikit-Learn等开源项目。作为讲师和技术顾问,为多家机构(包括惠普、华为、复旦大学等)提供百余场技术培训。此前的工作和研究集中于经济和量化金融,曾参与经济合作与发展组织(OECD)的研究项目并发表论文,并担任英国知名在线出版社Packt的技术审稿人。

    内容提要:
    本书主要讲解深度学习和TensorFlow的实战知识,全书分为10章,主要内容如下:*1章为深度学习概述,包括深度学习的基础知识、深度学习的生产力实现—TensorFlow、数据模型、TensorFlow项目介绍、TensorFlow工作环境的安装与运行;*2章为机器学习概述,讲解机器学习的定义、任务、性能、经验、学习算法、线性回归实例和TensorFlow的完整运行脚本;第3章介绍从生物神经元到感知器的内容,讲解基于MCP神经元实现布尔逻辑、感知器、使用感知器做分类等;第4章介绍人工神经网络,讲述的内容包括从感知器到多层感知器、带有权值的MCP神经元—感知器、反向传播神经网络、使用人工神经网络分类mnist;第5章介绍Logistic回归与Softmax回归;第6章介绍卷积神经网络,讲述感知器模式识别、卷积操作、卷积神经网络的结构、使用TensorFlow实现卷积神经网络的实例;第7章介绍循环神经网络,包括循环神经网络的特征、有限状态机、从MCP神经网络到循环神经网络等;第8章介绍LSTM循环神经网络,包括梯度弥散现象、长短期记忆网络、通过TensorFlow实现一个简单的LSTM;第9章深入讨论TensorFlow,讲解机器学习框架、计算图、神经网络与计算图、TensorFlow中的数据流图、使用GPU、数据可视化工具TensorBoard等;*10章为TensorFlow案例实践,包括构建TensorFlow的图片分类系统、准备代码和训练集、构造模型计算图、训练模型、评估模型的性能、多GPU训练等。
    本书旨在帮助具有较少数学基础并期望在深度学习上有所作为的学习者,希望为他们提供一个快速上手深度学习的实战教程。本书适合阅读的读者包括相关专业的本科生或研究生,以及不具有机器学习或统计知识背景但想要快速补充深度学习知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
    作者简介:
    李建军,对深度学习和Tensorflow概念和工具都有着很深的理解和研究,开发了一系列的案例,并在教学实践加以应用。有着丰富的实战经验、以及应用Tensorflow和深度学习的项目背景。

    内容提要:
    本书从深度学习的发展历程讲起,以丰富的图例从理论和实践两个层面介绍了深度学习的各种方法,以及深度学习在图像识别等领域的应用案例。内容涉及神经网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自编码器、泛化能力的提高等。此外,还介绍了包括Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer 和TensorFlow 在内的深度学习工具的安装和使用方法。  

    作者简介:  
    山下隆义(作者) 1978年出生于日本神户,2002年修完博士前期课程,并于当年入职欧姆龙股份有限公司,主要从事快速人脸图像检测相关的软件研究和开发。2011年在日本中部大学研究生院工学研究科修完博士后期课程,获得工学博士学位。2014年开始担任中部大学工学院信息工程系讲师。目前从事动画处理、模式识别和机器学习相关的研究。曾多次荣获日本深度学习研究相关奖项,并在多个相关研讨会上担任讲师。 张弥(译者) 毕业于大连外国语大学日本语学院。现就职于某日本大型跨国公司,从事技术翻译工作,具有丰富的软件开发和医学翻译经验。喜欢挑战新事物,乐于学习新知识和接触新领域。  


    内容提要:
    本书以任务为导向,全面地介绍数据分析的流程和Python数据分析库的应用,详细讲解利用Python解决企业实际问题的方法。全书共9章,*1章介绍了数据分析的基本概念等相关知识;*2~6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用,涵盖NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、pandas统计分析、使用pandas进行数据预处理、使用scikit-learn构建模型,较为全面地阐述了Python数据分析方法;第7~9章结合之前所学的数据分析技术,进行企业综合案例数据分析。除*1章外,本书各章都包含了实训与课后习题,通过练习和操作实践,帮助读者巩固所学的内容。

    作者简介:
    张良均,泰迪杯全国大学生数据挖掘竞赛(www.tipdm.org)的发起人。华南师范大学、广东工业大学兼职教授,广东省工业与应用数学学会理事。兼有大型高科技企业和高校的工作经历,主要从事大数据挖掘及其应用的策划、研发及咨询培训。全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试继续教育和CDA数据分析师培训讲师。发表数据挖掘相关论文数二十余篇,已取得国家发明专利12项,主编图书《神经网络实用教程》《数据挖掘:实用案例分析》《Python数据分析与挖掘》等多本畅销图书,主持并完成科技项目9项。获得SAS、SPSS数据挖掘认证及Hadoop开发工程师证书,具有电力、电信、银行、制造企业、电子商务和电子政务的项目经验和行业背景。

    内容提要:
    本书旨在帮助读者理解数据挖掘方法的基础知识,并实现无需编写代码就能在自己的工作中实践这些方法。书中围绕分类、回归、关联分析、聚类、异常检测、文本挖掘、时间序列预测、特征分析等数据挖掘问题,着重介绍了决策树、k近邻、人工神经网络、线性回归、k均值聚类等当今广泛使用的二十多种算法,针对每一种算法都先以通俗的语言解释其原理,再使用开源数据分析工具 RapidMiner加以实现。 本书适合在日常工作中大量接触数据的分析师、金融专家、市场营销人员、商务专业人士等阅读。

    作者简介:
    Vijay Kotu,Yahoo分析总监,负责线上业务的大数据与分析系统的实现,在预测分析领域有十余年工作经验。ACM会员,美国质量协会认证的六西格玛黑带。 Bala Deshpande,业界知名数据分析应用开发与咨询公司SimaFore创始人,20余年分析经验,精通各类分析技巧,经常在其博客www.simafore.com/blog上分享数据挖掘与预测分析方面的心得。

    内容简介:

    l 据估计,我们现在每两天产生的数据,相当于人类文明伊始至2003年所产生的数据的总和。而且,随着几乎所有的一切事物都被数字化,人们预计可用数据量将每两年翻一番。大数据能让企业制定更好的决策,从而提高效率、节约成本、增加收入。但是许多企业还没有认识到它的好处……即便认识到了,也许还不知道如何利用。

    l 《企业的大数据战略》用通俗易懂的语言深度解析大数据的7大特征、8大事实、7大趋势,360度剖析大数据落地的18个行业,明确7种最重要的大数据岗位,分享30余个领先企业的成功经验,为大中小企业提供了构建大数据战略和关键大数据能力的清晰路线图。

    l 《企业的大数据战略》也探讨了亚马逊、苹果、耐克、迪士尼、壳牌、沃尔玛、摩根士丹利、洲际酒店等知名企业利用大数据战略获益的做法,揭示了如何利用大数据的力量为企业服务。

    [作者简介]
    【荷】马克·冯·里吉门纳姆
    l 全球顶尖大数据影响力人物之一,一站式大数据商店Datafloq创始人,荷兰Data Donderdag大数据论坛联合发起人,旨在通过连接全球大数据市场上的所有利益相关者,打造一个大数据生态系统。
    l 既是洞悉趋势的大数据战略家,也是思想深刻的著名演说家,在大数据、区块链、物联网和颠覆性创新方面拥有丰富的经验,为大中小企业制定大数据战略提供建议。


    内容提要:

    本书介绍如何使用Java创建并实现机器学习算法,既有基础知识,又提供实战案例。主要内容包括:机器学习基本概念、原理,Weka、Mahout、Spark等常见机器学习库的用法,各类机器学习常见任务,包括分类、预测预报、购物篮分析、检测异常、行为识别、图像识别以及文本分析。最后还提供了相关Web资源、各种技术研讨会议以及机器学习挑战赛等进阶所需内容。 本书适合机器学习入门者,尤其是想使用Java机器学习库进行数据分析的读者。

    作者介绍:

    博士,人工智能与机器学习专家,现任Evolven公司(领先的IT运营分析公司,致力于配置管理业务)首席数据科学家,主攻机器学习、预测分析、模式挖掘与异常检测,旨在把数据转化为人类可理解的信息与可供实用的知识。

    内容提要:
    《文本上的算法 深入浅出自然语言处理》结合作者多年学习和从事自然语言处理相关工作的经验,力图用生动形象的方式深入浅出地介绍自然语言处理的理论、方法和技术。本书抛弃掉繁琐的证明,提取出算法的核心,帮助读者尽快地掌握自然语言处理所*备的知识和技能。 本书主要分两大部分。*一部分是理论篇,包含前3章内容,主要介绍一些基础的数学知识、*优化理论知识和一些机器学习的相关知识。*二部分是应用篇,包含第4章到第8章,分别针对计算性能、文本处理的术语、相似度计算、搜索引擎、推荐系统、自然语言处理和对话系统等主题展开介绍和讨论。 本书适合从事自然语言处理相关研究和工作的读者参考,尤其适合想要了解和掌握机器学习或者自然语言处理技术的读者阅读。

    作者简介:
    路彦雄,西安电子科技大学硕士毕业,从事自然语言处理和机器学习相关工作多年,具有丰富经验。曾任微信小微机器人技术负责人,现任微信整合搜索算法组组长。

    内容提要:
    “大数据”已连年入选IT领域的热点话题,人们每天都会通过互联网、移动设备等生产大量数据。如何从海量数据中洞悉出隐藏其后的见解是当今社会各领域人士极为关注的话题。本系列图书以“大数据分析师”应掌握的IT技术为主线,共分两卷,以7个模块(第 1卷含4个模块,第 2卷含3个模块)分别介绍大数据入门,分析和R编程入门,使用R进行数据分析,用R进行高 级分析,机器学习的概念,社交媒体、移动分析和可视化,大数据分析的行业应用等核心内容,全面且详尽地涵盖了大数据分析的各个领域。 本书为第 2卷,首先介绍机器学习的类型和方法,R上的图模型和贝叶斯网络、人工神经网络、使用PCA和因子分析降维法以及支持向量机,并讲解如何用R语言实现各种网络,然后介绍大数据解决方案工程、社交媒体分析和文本分析、移动分析和大数据可视化,**后通过几个实际案例讲解大数据分析在各行业中的应用。 本书适用于想成为大数据分析师的人员以及所有对大数据分析感兴趣的技术人员和决策者阅读。  

    作者简介:
    国际知名IT培训机构中的多名大牛讲师,通过对技术、IT市场需求以及当今就业培训方面的全球行业标准进行了广泛并严格的调研之后,开发而成。作者们的这些计划的构思目标是,成为理想的就业能力培训项目,为那些有志于在国际IT行业取得事业成功的人提供服务。


    zan

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    哇,好有用的帖子啊,我正好是这个方向的,帖子出现的太及时了,谢谢小编的细心整理
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    lyly523        

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