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大數(shù)據(jù)分析研究進(jìn)展

大數(shù)據(jù)分析研究進(jìn)展

定 價(jià):¥189.00

作 者: 周志華,張敏靈,巫英才,瞿裕忠,姜育剛
出版社: 科學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787030732699 出版時(shí)間: 2022-10-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁(yè)數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  大數(shù)據(jù)是推動(dòng)創(chuàng)新型國(guó)家建設(shè)的重要戰(zhàn)略資源。《大數(shù)據(jù)分析研究進(jìn)展》從機(jī)器學(xué)習(xí)、可視分析、知識(shí)處理、數(shù)據(jù)挖掘等角度出發(fā),詳細(xì)討論了大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)基礎(chǔ)理論和技術(shù)方法,主要包括:大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)理論與方法,大數(shù)據(jù)可視分析理論與方法,多源不確定數(shù)據(jù)挖掘方法與技術(shù),自動(dòng)深層化知識(shí)處理方法與技術(shù),大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、標(biāo)準(zhǔn)與應(yīng)用示范等。《大數(shù)據(jù)分析研究進(jìn)展》總結(jié)了部分代表性工作,并呈現(xiàn)給讀者。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《大數(shù)據(jù)分析研究進(jìn)展》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

目錄
前言 
第1章 緒論 1 
1.1 大數(shù)據(jù)分析框架和科學(xué)問題 1 
1.2 大數(shù)據(jù)研究?jī)?nèi)容與前沿進(jìn)展 3 
1.3 本書組織架構(gòu) 8 
第2章 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)理論與方法 9 
2.1 反繹學(xué)習(xí):機(jī)器學(xué)習(xí)與邏輯推理的協(xié)同框架 9 
2.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)與邏輯推理 9 
2.1.2 什么是反繹 11 
2.1.3 反繹學(xué)習(xí)框架 13 
2.1.4 一個(gè)例子 15 
2.1.5 小結(jié) 16 
2.2 面向動(dòng)態(tài)環(huán)境的在線學(xué)習(xí) 16 
2.2.1 相關(guān)工作 18 
2.2.2 最小化自適應(yīng)遺憾的在線學(xué)習(xí)算法和理論 20 
2.2.3 最小化動(dòng)態(tài)遺憾的在線學(xué)習(xí)算法和理論 26 
2.2.4 自適應(yīng)遺憾和動(dòng)態(tài)遺憾的內(nèi)在關(guān)聯(lián) 31 
2.2.5 小結(jié) 34 
2.3 針對(duì)復(fù)雜噪聲分布數(shù)據(jù)的誤差建模方法 34 
2.3.1 誤差建模原理簡(jiǎn)介 34 
2.3.2 針對(duì)復(fù)雜i.i.d.(獨(dú)立同分布)噪聲數(shù)據(jù)的誤差建模方法 38 
2.3.3 針對(duì)復(fù)雜非i.i.d.噪聲數(shù)據(jù)的誤差建模方法 45 
2.3.4 針對(duì)特定領(lǐng)域噪聲數(shù)據(jù)的誤差建模方法 52 
2.3.5 未來發(fā)展趨勢(shì) 55 
參考文獻(xiàn) 56
第3章 大數(shù)據(jù)可視分析理論與方法 61 
3.1 數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ) 61 
3.1.1 數(shù)據(jù)可視化流程與框架 61 
3.1.2 常見數(shù)據(jù)可視化方法 64 
3.1.3 可視分析 65 
3.2 復(fù)雜數(shù)據(jù)可視化 67 
3.2.1 圖片數(shù)據(jù)可視化 68 
3.2.2 地理空間數(shù)據(jù)可視化 75 
3.2.3 時(shí)間敘事可視化 81 
3.2.4 小結(jié) 89 
3.3 沉浸式可視呈現(xiàn) 89 
3.3.1 敘事可視化創(chuàng)作 90 
3.3.2 城市數(shù)據(jù)可視化 98 
3.3.3 小結(jié) 106 
3.4 可解釋機(jī)器學(xué)習(xí) 106 
3.4.1 模型理解 107 
3.4.2 模型診斷 115 
3.4.3 模型改進(jìn) 122 
3.4.4 小結(jié) 127 
參考文獻(xiàn) 128 
第4章 多源不確定數(shù)據(jù)挖掘方法與技術(shù) 136 
4.1 針對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的多度量學(xué)習(xí) 136 
4.1.1 多度量學(xué)習(xí) 136 
4.1.2 應(yīng)對(duì)動(dòng)態(tài)異構(gòu)成分的多度量學(xué)習(xí) 141 
4.1.3 應(yīng)對(duì)多樣語(yǔ)義挑戰(zhàn)的多度量學(xué)習(xí) 147 
4.1.4 小結(jié) 154 
4.2 圍繞先驗(yàn)缺乏任務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘 154 
4.2.1 相關(guān)工作 155 
4.2.2 考慮成本差異的主動(dòng)知識(shí)獲取 156 
4.2.3 結(jié)合模型遷移的自適數(shù)據(jù)挖掘 166 
4.2.4 小結(jié) 174 
參考文獻(xiàn) 175 
第5章 自動(dòng)深層化知識(shí)處理方法與技術(shù) 181 
5.1 多模態(tài)下的知識(shí)挖掘 181 
5.1.1 單模態(tài)下的知識(shí)抽取與關(guān)聯(lián) 181 
5.1.2 多模態(tài)語(yǔ)義對(duì)齊和多模態(tài)知識(shí)推斷 189 
5.1.3 多模態(tài)下的知識(shí)庫(kù)表征及應(yīng)用 201 
5.1.4 小結(jié) 208
5.2 基于知識(shí)的智能應(yīng)用 209 
5.2.1 知識(shí)圖譜上的實(shí)體關(guān)聯(lián)搜索 209 
5.2.2 知識(shí)庫(kù)復(fù)雜問題理解 219 
5.2.3 小結(jié) 228 
參考文獻(xiàn) 229 
第6章 大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、標(biāo)準(zhǔn)與應(yīng)用示范 236 
6.1 大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)與基準(zhǔn)測(cè)試 236 
6.1.1 大數(shù)據(jù)分析平臺(tái) 236 
6.1.2 視頻基準(zhǔn)測(cè)試集 240 
6.1.3 小結(jié) 247 
6.2 大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定 247 
6.2.1 國(guó)內(nèi)外標(biāo)準(zhǔn)化現(xiàn)狀 247 
6.2.2 開放共享標(biāo)準(zhǔn)研究 248 
6.2.3 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)研究 251 
6.2.4 小結(jié) 254 
6.3 大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用示范 254 
6.3.1 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在智慧法院的應(yīng)用示范 254 
6.3.2 視頻目標(biāo)關(guān)聯(lián)與快速檢索應(yīng)用示范 263 
6.3.3 小結(jié) 272 
參考文獻(xiàn) 273 
索引 277

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