数据结构与算法（2024年版） - 第4页

...按照细节讲解数据分析流程、数据采集方法、数据挖掘整体方法；紧接着通过实操案例讲解了的数据产品工具，如 EXCEL、Python、SQL、Anaconda、AB 测试等工具，驱动数据增长的实战模型，如 ARIMA、AHP、LTV、AARRR 等，以及数据仓库和大数据平台的...

...多媒体和其他复杂数据挖掘。每章都针对关键专题有单独的指导，提供最佳算法，并对怎样将技术运用到实际工作中给出了经过实践检验的实用型规则。如果你希望自己能熟练掌握和运用当今最有力的数据挖掘技术，那本书...

...方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘...

...中的一本关于数据 科学的分册。“实践”这个板块，我们将会把学到的编程、可视化， 特别是数学工具应用到具体的数据科学、 机器学习算法中，并在实践中加深对这些工具的理解。《数据有道 : 数据分析 图论与网络...

...机器学习算法、深度学习算法、自然语言处理、数据标注、神经网络训练、模型评估和优化、管理和部署等，对人工智能训练相关工作做了系统的描述和指导。案例线：不仅涵盖了 AI 领域的各个方面，而且非常注重算法与模型的...

...梳理了隐私计算应用、隐私计算算子、基础密码算法的具体对应关系。《隐私计算与密码学应用实践》适合密码学、隐私保护、大数据和人工智能等相关专业的学生和初级从业者阅读，同时也适合对隐私计算、密码学感兴趣并尝试...

...方法；密码学背后的基本原理；数据压缩的基础知识；以及甚至一些没有人能够理解如何在计算机上用相当长的时间来解决的问题。本书适合作为计算机专业本科生“算法设计与分析”课程的教材，也适合相关专业人员阅读。

...场景中利用大模型实现数据体系的建设。全书分为 6 个部分，共 16 章。 第 1 部分主要介绍大模型技术的发展与应用，从大模型的发展现状展开，重点介绍大模型与数据体系的相关知识...

...与自动化深度学习（AutoDL）展开，系统介绍如何利用算法与工程化平台降低 AI 模型开发门槛。全书从机器学习流程自动化出发，讲解数据预处理、特征工程、模型选择、超参数优化以及神经网络结构搜索（NAS）等关键技术，并分析自动化训练与部署流程...

...优化算法与模型结构等关键内容。书中涵盖前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及注意力机制等主流模型，同时结合概率论、线性代数与优化理论解释模型为何能够工作。作者特别强调数学直觉与可解释性，减少单纯“调包调用...