本書通過應(yīng)用案例并借助R軟件介紹統(tǒng)計方法在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。主要內(nèi)容：數(shù)據(jù)的表示及可視化，線性回歸分析，逐步回歸與回歸診斷，廣義線性模型與非線性模型，方差分析，聚類分析，判別分析，主成分分析，因子分析，對應(yīng)分析，典型相關(guān)分析，高維數(shù)據(jù)分析簡介。本書的最大特點是：用R軟件學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計方法，容易入門。對于常用統(tǒng)計方法

在互聯(lián)網(wǎng)與加強和改進高校宣傳思想工作的雙重背景下，網(wǎng)絡(luò)文化成果作為一種新興的事物，被越來越多的高校納入學(xué)術(shù)評價體系。本書回答了以下問題：網(wǎng)絡(luò)文化成果究竟有何價值？國外高校如何認定采用網(wǎng)絡(luò)文化成果？我國高校教師網(wǎng)絡(luò)文化成果創(chuàng)作意愿如何？我國高校網(wǎng)絡(luò)文化成果政策在執(zhí)行過程中碰到哪些問題與挑戰(zhàn)，如何應(yīng)對？本書運用混合研究方法

利用這本書，你將學(xué)習(xí)以下內(nèi)容：了解如何選擇Spark轉(zhuǎn)換實現(xiàn)優(yōu)化的解決方案。探索強大的轉(zhuǎn)換和歸約，包括reduceByKey()、combineByKey()和mapPartitions()。理解數(shù)據(jù)分區(qū)以實現(xiàn)優(yōu)化查詢。使用PySpark設(shè)計模式構(gòu)建和應(yīng)用模型。對圖數(shù)據(jù)應(yīng)用motif查找算法。使用GraphFrames

本書的主要內(nèi)容有：相較純粹的JavaScript，TypeScript的優(yōu)勢及其類型系統(tǒng)的一般特性。如何使用僅在開發(fā)過程中有用的類型注解為TypeScript類型系統(tǒng)提供信息。TypeScript如何分析和理解代碼，提升現(xiàn)有開發(fā)模式的效率。TypeScript如何處理數(shù)組、類、函數(shù)、對象，以及JavaScript內(nèi)置的

隨著MySQL越來越受歡迎，關(guān)于如何通過MySQL解決具體問題的疑問越來越多，這本書也應(yīng)運而生。這本手冊為需要快速的解決方案或技術(shù)，但沒有時間從零開始解決MySQL問題的程序員或?qū)＜姨峁┐罅亢喍糖抑攸c突出的代碼，數(shù)百個完整的示例，以及清晰簡明的解說。本書的主要內(nèi)容包括：?連接到服務(wù)器、執(zhí)行查詢，并獲取結(jié)果。從MySQL

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本書的主要內(nèi)容有：了解機器學(xué)習(xí)術(shù)語背后的數(shù)學(xué)知識。探究機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)。管理網(wǎng)絡(luò)加深過程出現(xiàn)的問題。搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分析復(fù)雜圖像。用自編碼器高效降維。深入序列分析，用其研究語言。探討復(fù)雜機器學(xué)習(xí)模型的解釋方法。收獲生成建模的理論和實用知識。理解強化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。

編寫本書的目的是使讀者可以在最z短時間內(nèi)掌握Excel數(shù)據(jù)分析。本書以數(shù)據(jù)分析的整體流程和知識難易度來安排各章內(nèi)容及其在全書中的次序，每一章內(nèi)容都緊密圍繞數(shù)據(jù)分析展開。全書共10章，每天學(xué)習(xí)一章，10天就能學(xué)會Excel中的大多數(shù)數(shù)據(jù)分析工具的用法和技巧。本書的主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)分析的基本概念和流程、Excel中的數(shù)據(jù)分

本書介紹了傳感器管理的理論基礎(chǔ)，提出了基于信息的傳感器管理理論模型，并給出了該理論模型很優(yōu)解的條件約束。本書結(jié)尾給出了傳感器和傳感器管理的發(fā)展趨勢，為后續(xù)研究提供了方向。書中介紹的美軍MQ-4C海神情報偵察監(jiān)視無人機多傳感器管理的方法流程具有一定的借鑒價值。

本書循序漸進地講解了使用Python語言開發(fā)推薦系統(tǒng)的核心知識，并通過具體實例的實現(xiàn)過程演練了各個知識點的使用方法和使用流程。全書共12章，包括推薦系統(tǒng)基礎(chǔ)知識、基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過濾推薦、混合推薦、基于標(biāo)簽的推薦、基于知識圖譜的推薦、基于隱語義模型的推薦、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推薦模型、序列建模和注意力機制、強化推薦學(xué)習(xí)、