復(fù)雜數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域的重要課題。縱向數(shù)據(jù)是復(fù)雜數(shù)據(jù)的一種，往往產(chǎn)生于對個體隨著時間的變化而進(jìn)行的重復(fù)觀測，該類數(shù)據(jù)不同于橫截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)，便于研究個體的時間效應(yīng)，廣泛出現(xiàn)在諸多科研領(lǐng)域�？v向數(shù)據(jù)非參數(shù)半?yún)��?shù)分析是統(tǒng)計研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域。在本書中，作者利用非參數(shù)模型、半?yún)��?shù)模型(部分線性模型、單指標(biāo)模型、部分

本書共5章，第1章闡述了本書研究的背景，分析信息物理融合系統(tǒng)研究現(xiàn)狀及其技術(shù)的發(fā)展趨勢；第2章討論信息物理融合系統(tǒng)物理體系結(jié)構(gòu)模型，并分析不同層次體系結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)及其典型應(yīng)用；第3章對信息物理融合系統(tǒng)進(jìn)行分析；第4章研究了信息物理融合系統(tǒng)的優(yōu)化問題；第5章主要分析了信息物理融合系統(tǒng)的安全問題。

本書共七章，內(nèi)容包括：大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)分析工具、大數(shù)據(jù)與信息安全、基于二部圖網(wǎng)絡(luò)的電子商務(wù)推薦算法研究、基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)好友推薦算法研究、基于稀有類分類的信用卡欺詐識別研究。

數(shù)據(jù)科學(xué)概論（第2版）（普通高等學(xué)校應(yīng)用型教材·數(shù)據(jù)科學(xué)）

本書是針對高等工科院校相關(guān)控制類學(xué)科研究生的現(xiàn)代魯棒控制理論課程需要而編寫的。本書綜合近年來國內(nèi)外有關(guān)魯棒控制理論的資料，對現(xiàn)代魯棒控制理論所包含的內(nèi)容作了全面、系統(tǒng)、深入淺出的闡述，覆蓋了變結(jié)構(gòu)控制理論和H∞控制理論兩部分內(nèi)容，內(nèi)容取舍上注重理論基礎(chǔ)性和實(shí)用性，論述方式上力求符合理工科學(xué)生的認(rèn)識規(guī)律，方便高年級本科生

本書緊跟計算機(jī)技術(shù)發(fā)展潮流，是計算思維通識教育類課程的教材，以基礎(chǔ)性、系統(tǒng)性、先進(jìn)性、通俗易懂為指導(dǎo)思想，將蘊(yùn)含在計算機(jī)學(xué)科中的經(jīng)典計算思維和信息時代人們應(yīng)具備的大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等新思維、新技術(shù)進(jìn)行了全面介紹。本書共分為7章，主要內(nèi)容包括計算與計算思維；計算機(jī)中的0與1；計算機(jī)硬件系統(tǒng)組成及工作原理；計算機(jī)軟件

目前，社會對大數(shù)據(jù)工程技術(shù)人才的需求大大增加，因此向計算機(jī)和電子信息類相關(guān)專業(yè)學(xué)生傳授大數(shù)據(jù)知識和技術(shù)方法，提高他們在各領(lǐng)域應(yīng)用大數(shù)據(jù)的能力具有重大意義。本書共9章，圍繞大數(shù)據(jù)的基本概念和大數(shù)據(jù)處理的主要環(huán)節(jié)編寫。第1章主要介紹大數(shù)據(jù)的概念、特點(diǎn)和構(gòu)成；第2章主要介紹在Windows系統(tǒng)中安裝Linux虛擬機(jī)及構(gòu)建Ha

大數(shù)據(jù)治理是傳統(tǒng)信息治理的延續(xù)和擴(kuò)展，其涉及的內(nèi)容非常廣泛。大數(shù)據(jù)治理確保以正確的方式對數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行管理，為大數(shù)據(jù)的有效應(yīng)用保駕護(hù)航，使得數(shù)據(jù)成為一個有機(jī)整體而不是各自為政。大數(shù)據(jù)治理所需的技術(shù)支撐需要涵蓋大數(shù)據(jù)管理、存儲、質(zhì)量、共享與開放、安全與隱私保護(hù)等多個方面。本書首先對大數(shù)據(jù)治理的背景和基本概念進(jìn)行簡要介紹，

本書圍繞大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用技術(shù)，從大數(shù)據(jù)挖掘的基本概念入手，由淺入深、循序漸進(jìn)地介紹大數(shù)據(jù)挖掘分析過程中的數(shù)據(jù)認(rèn)知與預(yù)處理、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘的基本方法、Hadoop大數(shù)據(jù)分布式處理生態(tài)系統(tǒng)及分析應(yīng)用等內(nèi)容。其中數(shù)據(jù)挖掘的基本方法不僅包括數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析、數(shù)據(jù)分類分析及數(shù)據(jù)聚類分析，還包括深度學(xué)習(xí)等重要的數(shù)

本書是在大數(shù)據(jù)與人工智能快速發(fā)展并對人們的科學(xué)研究、生活產(chǎn)生了重要影響的大形勢下，結(jié)合教育部計算機(jī)公共課教指委提出的加強(qiáng)在校大學(xué)生計算思維能力培養(yǎng)的指導(dǎo)思想，為高等院�！洞髮W(xué)計算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)》類課程的教學(xué)而編寫的。本書從信息處理與數(shù)據(jù)科學(xué)的視角入手，依據(jù)大學(xué)計算機(jī)公共課的課程體系及本書的設(shè)計理念，重點(diǎn)探索與分析了信息在計