1. Новые складчины Показать еще

    22.11.2017: Бесшумный ПК (Максим Негодов)

    22.11.2017: Laravel как инструмент: на примере создания блога (Рахим Муратов)

    21.11.2017: Я – бизнес-тренер: Секреты обучения взрослой аудитории (Александр Солдатов)

    21.11.2017: [mintpro.ru] О чем писать фотографу в Instagram? (Арпине Саркисян)

    21.11.2017: [mintpro.ru] Как найти клиентов в отпуске? (Lena Mint)

  2. Гость, если у Вас на каком либо сайте есть аккаунт с повышенным статусом, то и у нас вы можете получить соответствующий статус. Подробнее читайте здесь https://www.skladchik.biz/threads/83942/
    Скрыть объявление
  3. Нужен организатор Показать еще

    21.11.2017: Цикл вебинаров "Психология стиля"

    18.11.2017: Выращивание рыболовной наживки - бизнес в домашних условиях.

    16.11.2017: Техники гипноза

    15.11.2017: 19 книг Виктора Пелевина + новинка Бентли Литтла

    15.11.2017: Доступ к сайту с ментальными техниками и фокусами...

  4. Сбор взносов Показать еще

    11.11.2017: Бизнес Коучинг (Андрей Парабеллум)

    07.11.2017: Курс по работе и заработку с Telegram

    04.11.2017: Боги И Мантры. Пакет Light (Юлия Воронина)

    13.08.2017: Оптовик 3.0 Как продавать оптом и в розницу много и долго! (Ярослав Лепёшкин и Антон Новиков)

    23.07.2017: Pоwer Еnglish Clаss (Наташа Купep)

Открыто Анализ больших наборов данных (2016)

Тема в разделе "Книги", создана пользователем Менеджер, 6 фев 2016.

Цена:
1140р.
Взнос:
40р.

Список пока что пуст. Запишитесь первым!

    Тип: Стандартная складчина
    Участников: 0/100
  1. 6 фев 2016
    #1
    Менеджер
    Менеджер Организатор Организатор

    Анализ больших наборов данных (2016)

    [​IMG]

    Анализ больших наборов данных (2016)
    • Автор: Ульман Дж., Раджараман А., Лесковец Ю.
    • Дата выхода: 03 марта 2016 года
    • Формат: 165 * 235 мм
    • Бумага: офсетная
    • Обложка: Твердый переплет
    • Объем, стр.: 498
    • ISBN: 978-5-97060-190-7
    • Вес, гр.: 900
    Аннотация:
    Данная книга представляет собой Стэнфордский курс о добыче данных в вебе (Web Mining) с акцентом на анализе данных очень большого объема. В книге принят алгоритмический подход: извлечение данных — это применение алгоритмов к данным, а не использование данных для «обучения» той или иной машины.

    Распределенные файловые системы и технология распределения-редукции (map-reduce) как средство создания параллельных алгоритмов

    Обработка потоков данных и специализированные алгоритмы для работы с быстро поступающими данными

    Принципы работы поисковых систем

    Частые предметные наборы, в том числе поиск ассоциативных правил, анализ корзины, алгоритм Apriori и его усовершенствованные варианты

    Важные задачи: управление рекламой и рекомендательные системы

    Алгоритмы машинного обучения, применимые к очень большим наборам данных


     

Участники складчины Анализ больших наборов данных (2016) смогут написать отзыв