图书介绍

大数据技术原理与实践【2025|PDF下载-Epub版本|mobi电子书|kindle百度云盘下载】

辛阳，刘治，朱洪亮，孔令爽主编著
出版社：北京：北京邮电大学出版社
ISBN：9787563553723
出版时间：2018
标注页数：180页
文件大小：37MB
文件页数：188页
主题词：数据处理

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图书目录

第1章绪论1

1.1 什么是大数据1

1.2 大数据的特征2

1.3 大数据分析的发展情况3

1.4 大数据的相关政策4

第2章面向大数据的分布式存储系统5

2.1 Bigtable5

2.1.1 Bigtable构件5

2.1.2 Bigtable实现7

2.1.3 Tablet7

2.1.4 Bigtable优化10

2.1.5 Bigtable性能13

2.1.6 实际应用14

2.2 Google File System16

2.2.1 GFS框架16

2.2.2 Master节点17

2.2.3 Chunk数据块18

2.2.4 元数据18

2.2.5 系统交互20

2.2.6 容错和诊断22

2.3 Dynamo23

2.3.1 系统架构24

2.3.2 系统实现28

2.3.3 故障处理29

2.4 小结30

第3章面向大数据的分布式处理框架31

3.1 Hadoop31

3.1.1 概述31

3.1.2 实现运行32

3.1.3 实际应用32

3.2 MapReduce34

3.2.1 MapReduce实现34

3.2.2 MapReduce的实际应用37

3.3 Spark38

3.3.1 概述38

3.3.2 RDD38

3.3.3 Spark处理框架39

3.3.4 Spark在实际中的应用40

3.4 小结41

第4章面向大数据信息挖掘的算法42

4.1 C4.542

4.1.1 算法描述43

4.1.2 算法特性46

4.1.3 软件实现48

4.1.4 应用示例48

4.1.5 相关研究50

4.1.6 小结51

4.2 k-means52

4.2.1 算法描述52

4.2.2 软件实现55

4.2.3 应用示例55

4.2.4 相关研究58

4.2.5 小结59

4.3 支持向量机59

4.3.1 支持向量分类器60

4.3.2 支持向量分类器的软间隔优化61

4.3.3 核技巧62

4.3.4 理论基础64

4.3.5 支持向量回归器66

4.3.6 软件实现67

4.3.7 相关研究67

4.3.8 小结69

4.4 Apriori70

4.4.1 算法描述70

4.4.2 挖掘序列模式74

4.4.3 软件实现76

4.4.4 应用示例77

4.4.5 相关研究79

4.4.6 小结84

4.5 EM85

4.5.1 引言85

4.5.2 算法描述86

4.5.3 软件实现86

4.5.4 应用示例87

4.5.5 相关研究88

4.5.6 小结89

4.6 PageRank90

4.6.1 算法描述91

4.6.2 扩展：Timed-PageRank94

4.6.3 小结95

4.7 AdaBoost95

4.7.1 算法描述96

4.7.2 软件实现99

4.7.3 应用示例99

4.7.4 相关研究103

4.7.5 小结104

4.8 k-最近邻104

4.8.1 算法描述105

4.8.2 软件实现107

4.8.3 相关研究107

4.8.4 小结108

4.9 Naive Bayes108

4.9.1 算法描述108

4.9.2 独立变量110

4.9.3 模型扩展111

4.9.4 软件实现113

4.9.5 应用示例113

4.9.6 相关研究115

4.9.7 小结116

4.10 分类和回归树算法116

4.10.1 算法描述116

4.10.2 深度讨论118

4.10.3 软件实现120

4.10.4 相关研究121

4.10.5 小结121

第5章数据可视化122

5.1 基本可视化图表122

5.2 示例125

5.2.1 全国就业和薪酬分析126

5.2.2 2015年国内外搜索分析128

5.3 可视化工具131

5.4 D3.js133

5.4.1 简介133

5.4.2 搭建一个简易的D3开发环境134

5.4.3 如何深入学习D3.js134

第6章大数据与人工智能136

6.1 什么是深度学习136

6.2 深度学习主流模型介绍137

6.2.1 卷积神经网络137

6.2.2 循环神经网络139

6.3 深度学习实例140

6.3.1 深度学习主流工具介绍140

6.3.2 利用CNN模型识别MNIST手写数字数据集141

6.3.3 利用RNN模型识别MNIST手写数字数据集143

6.3.4 分布式深度学习143

6.3.5 分布式深度学习实例145

第7章实践案例147

7.1 云计算技术147

7.1.1 服务模式147

7.1.2 部署模型148

7.2 公安智能大数据平台148

7.2.1 背景149

7.2.2 智能大数据平台架构149

7.2.3 智能大数据平台功能介绍150

7.3 交警智能大数据平台156

7.3.1 交警智能大数据平台框架156

7.3.2 交警智能大数据平台技术框架157

7.3.3 功能展示157

参考文献162

附录促进大数据发展行动纲要166