內容簡介
傳統的統計計算包括誤差分析、矩陣計算、最優化、隨機數生成、隨機模擬等,這些演算法主要是藉助於現代計算機的強大性能進行統計推斷;分散式計算是研究分散式系統的計算機科學領域,本書結合了分散式計算與統計計算,共9章,分別介紹了:Apache Spark 簡介、Breeze 程序包、隨機模擬和統計推斷、EM優化、馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法、優化演算法、常用大數據統計學習方法、主流分散式演算法簡介、以及相關案例集。本書向讀者介紹了分散式計算的思想以及在統計學中的應用,將統計學經典方法和分散式計算方法相結合,通過不同的統計學與機器學習中的問題與方法,強化讀者的分散式統計計算的編程能力和對相關方法的理解,努力在統計計算和分散式計算之間搭建起一座橋樑。
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