Анализ больших наборов данных
| Main Author: | |
|---|---|
| Other Authors: | , |
| Summary: | Эта книга написана ведущими специалистами в области технологий баз данных и веба. Она будет в равной мере полезна студентам и программистам-практикам. Благодаря популярности веба и интернет-торговли появилось много чрезвычайно объемных баз данных, для извлечения информации из которых можно применить методы добычи данных. В книге описываются алгоритмы, которые реально использовались для решения важнейших задач добычи данных и могут быть с успехом применены даже к очень большим наборам данных. Изложение начинается с рассмотрения технологии MapReduce – важного средства распараллеливания алгоритмов. Излагаются алгоритмы хэширования с учетом близости и потоковой обработки данных, которые поступают слишком быстро для тщательного анализа. В последующих главах рассматривается идея показателя PageRank, нахождение частых предметных наборов и кластеризация. Во второе издание включен дополнительный материал о социальных сетях, машинном обучении и понижении размерности. Книга из коллекции ДМК Пресс - Информатика |
| Published: |
Москва, ДМК Пресс, 2016
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://e.lanbook.com/book/93571 https://e.lanbook.com/img/cover/book/93571.jpg |
| Format: | Electronic Book |
MARC
| LEADER | 00000nam0a2200000 i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 93571 | ||
| 010 | |a 978-5-97060-190-7 | ||
| 100 | |a 20200604d2016 k y0rusy01020304ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 105 | |a y z 000zy | ||
| 106 | |a z | ||
| 200 | 1 | |a Анализ больших наборов данных |b Электронный ресурс |f Юре Л., Ананд Р., Джеффри Д. У. |g Пер. с англ. Слинкин А.А. | |
| 210 | |a Москва |b Москва |c ДМК Пресс |d 2016 | ||
| 215 | |a 498 с. | ||
| 330 | |a Эта книга написана ведущими специалистами в области технологий баз данных и веба. Она будет в равной мере полезна студентам и программистам-практикам. Благодаря популярности веба и интернет-торговли появилось много чрезвычайно объемных баз данных, для извлечения информации из которых можно применить методы добычи данных. В книге описываются алгоритмы, которые реально использовались для решения важнейших задач добычи данных и могут быть с успехом применены даже к очень большим наборам данных. Изложение начинается с рассмотрения технологии MapReduce – важного средства распараллеливания алгоритмов. Излагаются алгоритмы хэширования с учетом близости и потоковой обработки данных, которые поступают слишком быстро для тщательного анализа. В последующих главах рассматривается идея показателя PageRank, нахождение частых предметных наборов и кластеризация. Во второе издание включен дополнительный материал о социальных сетях, машинном обучении и понижении размерности. | ||
| 333 | |a Книга из коллекции ДМК Пресс - Информатика | ||
| 610 | 0 | |a алгоритмы программирования | |
| 610 | 0 | |a анализ данных | |
| 610 | 0 | |a добыча данных | |
| 610 | 0 | |a кластеризация | |
| 610 | 0 | |a машинное обучение | |
| 610 | 0 | |a персональные компьютеры | |
| 610 | 0 | |a программный стек | |
| 610 | 0 | |a размерности | |
| 675 | |a 004.6 | ||
| 700 | 1 | |a Юре |b Л. | |
| 701 | 1 | |a Ананд |b Р. | |
| 701 | 1 | |a Джеффри |b Д. У. | |
| 801 | 1 | |a RU |b Издательство Лань |c 20200604 |g RCR | |
| 856 | 4 | |u https://e.lanbook.com/book/93571 | |
| 856 | 4 | 1 | |u https://e.lanbook.com/img/cover/book/93571.jpg |
| 953 | |a https://e.lanbook.com/img/cover/book/93571.jpg | ||