本書先介紹經(jīng)典的概率模型、隨機(jī)變量和數(shù)字特征工具,之后引入概率論的精華--大數(shù)定律和中心極限定理,正是它們揭示了隨機(jī)現(xiàn)象背后隱藏的確定性規(guī)律。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合概率、統(tǒng)計(jì)、信息論、數(shù)據(jù)科學(xué)的前沿理論發(fā)展方向,引入新近的非特征函數(shù)方法(隨機(jī)耦合的想法和斯泰因方法)處理大數(shù)定律和中心極限定理,給出逼近的誤差界。本書還介紹了非

本書以實(shí)用和易于理解的方式詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的知識,強(qiáng)調(diào)動(dòng)手實(shí)踐,獨(dú)立于具體技術(shù)介紹數(shù)據(jù)科學(xué)的基本思想和方法,幫助學(xué)生在沒有強(qiáng)大的技術(shù)背景的情況下輕松地理解該主題,并提供即使在工具和技術(shù)發(fā)生變化后仍然有用的材料。本書提供了許多實(shí)際應(yīng)用的例子,實(shí)踐范圍從小數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)。本書為教師和學(xué)生提供了一套在線材料,包括數(shù)據(jù)集、

本書共13章,內(nèi)容涉及MATLAB的操作界面、基礎(chǔ)知識、向量與矩陣、數(shù)組、數(shù)據(jù)類型與運(yùn)算符、程序設(shè)計(jì)與調(diào)試、矩陣運(yùn)算、數(shù)據(jù)可視化、圖形處理與操作、數(shù)學(xué)函數(shù)通覽、符號計(jì)算、數(shù)值計(jì)算、輸入與輸出、Simulink系統(tǒng)仿真、優(yōu)化問題求解、數(shù)學(xué)建模應(yīng)用、信號處理應(yīng)用、圖像處理應(yīng)用等。全書語言通俗易懂,內(nèi)容豐富翔實(shí);突出以實(shí)例為

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、工業(yè)經(jīng)濟(jì)之后的又一主要經(jīng)濟(jì)形態(tài)。數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的核心生產(chǎn)要素，正深刻影響著世界各國經(jīng)濟(jì)與技術(shù)的發(fā)展，與此緊密相關(guān)的數(shù)據(jù)中心等關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施的安全問題已成為各國網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)安全研究的核心。本書重點(diǎn)分析針對數(shù)據(jù)中心的安全威脅，包括注入攻擊、拒絕服務(wù)攻擊、中間人攻擊、APT攻擊和供應(yīng)鏈攻擊等，并介紹數(shù)

本書主要介紹了Hadoop、HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop、Flume、Kafka的功能、特點(diǎn)，以及體系架構(gòu)、數(shù)據(jù)類型、運(yùn)行環(huán)境等內(nèi)容，相關(guān)內(nèi)容均配有項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)內(nèi)容，供讀者深入了解應(yīng)用。本書在每個(gè)項(xiàng)目開篇處均設(shè)有【職業(yè)素養(yǎng)】欄目，幫助學(xué)生深刻理解數(shù)據(jù)技術(shù)是未來

全書共分4篇。第1篇過程控制基礎(chǔ)知識，主要介紹過程控制的基本概念，并對被控對象的特性給予分析。第2篇過程自動(dòng)化裝置，綜合講述了各種檢測儀表和控制裝置的工作原理、特點(diǎn)、選型及使用方法。第3篇過程控制系統(tǒng)，討論簡單控制系統(tǒng)和復(fù)雜控制系統(tǒng)的組成原理及實(shí)際應(yīng)用，并且介紹過程控制領(lǐng)域中應(yīng)用的先進(jìn)控制系統(tǒng)內(nèi)容。第4篇計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)

本書面向應(yīng)用型本科人才培養(yǎng)模式的新需求，立足于生產(chǎn)過程中自動(dòng)化測控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)成套、運(yùn)行維護(hù)能力的培養(yǎng)。首先講述檢測技術(shù)的基本概念、系統(tǒng)組成和測量誤差的分析與處理，然后按被測參數(shù)分門別類地加以闡述，既包括連續(xù)過程類五大參數(shù)中的溫度、壓力、流量、物位和成分分析，也包括機(jī)械加工類常用的位移、轉(zhuǎn)速等參數(shù)，各種參數(shù)測量均介紹了常

"本書為教育部高等學(xué)校管理科學(xué)與工程類教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用專業(yè)組組織編寫的本科專業(yè)規(guī)劃教材之一，系統(tǒng)全面地介紹了商業(yè)背景下非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)分析的基本理論與方法、以及多個(gè)行業(yè)的應(yīng)用案例，主要內(nèi)容包括導(dǎo)論篇、數(shù)據(jù)篇、方法篇、應(yīng)用篇四個(gè)部分。第一部分為導(dǎo)論篇，重點(diǎn)介紹非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的概念和特點(diǎn)、管理視角的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)分析和多個(gè)

本書詳實(shí)介紹了數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的各種內(nèi)容，包括數(shù)據(jù)矩陣、圖數(shù)據(jù)、核方法、項(xiàng)集挖掘、聚類、貝葉斯分類器、決策樹、支持向量機(jī)、線性回歸、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等，介紹其相關(guān)概念和基礎(chǔ)算法，并在每章的末尾配有相關(guān)練習(xí)。第二版新增了幾個(gè)關(guān)于回歸的章節(jié)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容。

AzureDatabricks是一款基于云的大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺，用于實(shí)現(xiàn)基于ApacheSpark的數(shù)據(jù)處理，為快速增長的海量數(shù)據(jù)的處理和決策需求分析提供了良好的支撐。《ApacheSpark大數(shù)據(jù)分析：基于AzureDatabricks云平臺》詳細(xì)介紹基于AzureDatabricks云平臺來使用ApacheS