大數據計算方法基礎-從靜態數據到動態數據 李廉 陳國良 9787040601428 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：高等教育
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202310*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：大數據計算方法基礎-從靜態數據到動態數據 ISBN：9787040601428 出版社：高等教育 著編譯者：李廉 陳國良 頁數：359 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1639288 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書研究大數據計算的基礎方法，重點講述靜態大數據和動態大數據的計算方法，靜態大數據可以採用并行的方法來提高求解速度，而動態大數據則可以採用概率近似正確計算的方法來提高響應速度， 全書著重講述了靜態大數據并行計算相關理論（詳見第二章）、動態大數據與概率近似正確計算方法（詳見第三章）以及大數據的樣本複雜性理論和樣本價值（詳見第四章），針對動態數據和靜態數據的差異，各部分均進行了細緻討論。為了便於閱讀和學習，提供了預備基礎知識（詳見第一章），並對常用的數據集和數據計算平台進行了介紹（詳見第五章）。 本書框架清晰，內容翔實，對於一些經典問題給出了詳細的證明，可作為高等學校計算機、計算數學以及相關專業的本科高年級學生和研究生的教學用書，亦可供從事高性能計算相關工作的科技人員閱讀參考。目錄 第一章 大數據計算基本數學知識1 1 概率統計基礎 1 1 1 有關數據的統計學 1 1 2 多元分析基礎 1 1 3 數據的概率統計分佈 1 2 抽樣方法 1 2 1 依分佈採樣 1 2 2 重要性採樣 1 2 3 重要性重採樣 1 2 4 吉布斯採樣 1 2 5 辛普森採樣 1 3 大數據計算重要定理 1 3 1 四個重要不等式 1 3 2 貝葉斯定理 1 3 3 大數定律和中心極限定理 1 4 統計模擬方法 1 4 1 蒙特卡洛方法 1 4 2 主成分分析 1 4 3 擬合方法基礎 參考文獻 第二章 靜態大數據計算 2 1 并行計算與BSP模型 2 1 1 并行計算的基本知識 2 1 2 靜態大數據與并行計算 2 1 3 BSP計算模型 2 2 計算資源均衡與亞線性演算法 2 2 1 并行演算法的複雜性度量 2 2 2 并行演算法的資源均衡 2 2 3 亞線性演算法 2 3 大數據的雙亞線性并行計算 2 3 1 雙亞線性并行理論 2 3 2 雙亞線性并行演算法設計方法 2 3 3 雙亞線性并行計算的應用 參考文獻 第三章 動態大數據計算與概率近似正確方法 3 1 動態大數據的基本特徵和複雜性 3 2 約簡計算和概率近似正確計算 3 2 1 約簡計算 3 2 2 概率近似正確計算 3 2 3 概率近似正確計算的數據規模與VC維數 3 3 數值計算中的PAC方法 3 3 1 偏微分方程求解 3 3 2 樣本插值和曲線擬合 3 3 3 多項式逼近 3 3 4 線性方程組 3 3 5 積分方程 3 4 非數值計算中的PAC方法 3 4 1 數據分類問題 3 4 2 數據聚類問題 參考文獻 第四章 樣本複雜度與互動式計算 4 1 樣本複雜度 4 1 1 樣本複雜度的定義與基本性質 4 1 2 樣本計算在似然估計中的應用 4 1 3 似然估計演算法的局限——費希爾信息量 4 2 樣本信息與條件信息 4 2 1 數據的信息熵與樣本複雜度 4 2 2 數據的信息熵與價值密度 4 3 關於數據邊際價值遞減原理 4 4 互動式計算 4 5 蒙特卡洛樹搜索 參考文獻 第五章 大數據計算平台 5 1 主流大數據計算框架 5 1 1 Hadoop 5 1 2 Spark 5 1 3 Storm 5 2 常用大數據集 5 2 1 通用數據集 5 2 2 經濟及統計數據集 5 2 3 基因數據集 5 3 典型大數據硬體平台 5 3 1 飛天大數據平台 5 3 2 FusionInsight智能數據湖 5 3 3 雲海Insight HD 5 3 4 XData大數據一體機 5 4 國產大數據一體機及應用 5 4 1 國產大數據一體機平台 5 4 2 基因壓縮在大數據平台的典型應用 5 4 3 天文大數據 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
