1. Новые складчины: Показать еще

    26.05.2018: [Iteam] Управление стратегией с помощью сбалансированной системы показателей (BSC)

    26.05.2018: [iTeam] Разработка планов и бюджетов компании на 2018 год

    26.05.2018: Педикюр (Карина Шурыгина)

    26.05.2018: Управление собственным мышлением (Михаил Рысак)

    26.05.2018: 9 мастер-классов Павла Ракова

  2. Нужен организатор: Показать еще

    26.05.2018: [Iteam] Управление стратегией с помощью сбалансированной системы показателей (BSC)

    26.05.2018: [iTeam] Разработка планов и бюджетов компании на 2018 год

    26.05.2018: Новый онлайн мастер-класс по прическам и макияжу от ART4STUDIO "NEW YEAR PARTY"

    26.05.2018: Пространство целей (Филипп Богачев)

    26.05.2018: Мастер класс по созданию жука с Crystal Galuchat Swarovski EVIS OWL (Marina Kuksina)

  3. Сбор взносов Показать еще

    26.05.2018: Кукла моей мечты! (из пластика Ирина Ниминущая)

    26.05.2018: Основы колдовства через кладбище (Север)

    26.05.2018: Формула Денег С.П.Б. - Стабильно. Просто. Быстро.

    26.05.2018: Найди свой трафик III (Дмитрий Румянцев)

    26.05.2018: Мастер класс Объемная вышивка "Карета" (Валентина Тельпиз)

Запись

Анализ больших наборов данных (Ульман Дж)

Тема в разделе "Книги", создана пользователем Нафаня, 28 фев 2016.

Цена:
999 руб
Взнос:
109 руб
Организатор:
Нафаня
Участников:
1/10

Список участников складчины:

1. Нафаня
Записаться
    Тип: Стандартная складчина
  1. Нафаня
    Нафаня Организатор складчин

    Анализ больших наборов данных (Ульман Дж)

    Анализ больших наборов данных

    [​IMG]
    Аннотация к книге
    Эта книга написана ведущими специалистами в области технологий баз данных и веба. Благодаря популярности интернет-торговли появилось много чрезвычайно объемных баз данных, для извлечения информации из которых нужно применять методы добычи данных (data mining).

    В книге описываются алгоритмы, которые реально использовались для решения важнейших задач добычи данных и могут быть с успехом применены даже к очень большим наборам данных. Изложение начинается с рассмотрения технологии MapReduce – важного средства распараллеливания алгоритмов. Излагаются алгоритмы хэширования с учетом близости и потоковой обработки данных, которые поступают слишком быстро для тщательного анализа. В последующих главах рассматривается идея показателя PageRank, нахождение частых предметных наборов и кластеризация.

    Во второе издание включен дополнительный материал о социальных сетях, машинном обучении и понижении размерности.


     
    Нафаня, 28 фев 2016
Участники складчины Анализ больших наборов данных (Ульман Дж) смогут написать отзыв
Наверх