Анализ больших наборов данных: Лесковец, Ульман, Раджараман
Mining of Massive Datasets
Эта книга написана ведущими специалистами в области технологий баз данных и веба. Благодаря популярности интернет-торговли появилось много чрезвычайно объемных баз данных, для извлечения информации из которых нужно применять методы добычи данных (data mining).
В книге описываются алгоритмы, кото
В книге описываются алгоритмы, кото
Полная аннотация
Издательство
Все характеристики
Аннотация
Эта книга написана ведущими специалистами в области технологий баз данных и веба. Благодаря популярности интернет-торговли появилось много чрезвычайно объемных баз данных, для извлечения информации из которых нужно применять методы добычи данных (data mining).
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.
Издание будет в равной мере полезна студентам и программистам-практикам.
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.
Издание будет в равной мере полезна студентам и программистам-практикам.
Характеристики
Редактор
Переводчик
Издательство
ID товара
525295
ISBN
978-5-97060-190-7
Страниц
498 (Офсет)
Вес
766 г
Размеры
240x170x25 мм
Тип обложки
7Бц - твердая, целлофанированная (или лакированная)
Иллюстрации
Без иллюстраций
Все характеристики
3 640
Рецензии на книгу
Читали книгу? Как она вам?
+50 ₽ за рецензию
Вы можете стать одним из первых, кто напишет рецензию на эту книгу, и получить бонус — до 50 рублей на баланс в Лабиринте!
Книги из жанра

6211 553 -60% Еще 2 дня
Не лги себе. Почему Big Data знает тебя лучше, чем ты сам, и как использовать это
Стивенс-Давидовиц Сет
1 2433 107 -60% Еще 2 дня
Корпоративное озеро больших данных. Новый подход к использованию Big Data и Data Science в бизнесе
Горелик Алекс
2 4116 028 -60% Еще 2 дня
Анализ данных в науке и технике. Машинное обучение, динамические системы и управление
Брантон Стивен Л.
1 1022 754 -60% Еще 2 дня
Современные технологии интеллектуального анализа данных. Учебное пособие
Макшанов Андрей Владимирович
2 6016 503 -60% Еще 2 дня
Подробное руководство по DAX: бизнес-аналитика с Microsoft Power Bl, SQL Server Analysis Services
Феррари Альберто