該書旨在以大數據分析的基本能力培養(yǎng)與提升為目標,以解決文本分析、流數據分析問題為目的。書中對大數據分析常用的數值優(yōu)化、智能優(yōu)化、文本挖掘、深度學習、圖像處理等方法的基本原理、基本思想、算法與實現進行遞進式描述,并輔以事例及應用實例概述文本挖掘、視頻圖像分析的求解原理,側重數據分析方法的原理與思想的介紹;通過以Python語言為主線編寫程序代碼,并編入書中,增強讀者對大數據分析方法的理解和應用。本書共7章, 章簡要概述大數據分析平臺、工具及開發(fā)語言;第2章介紹文本分析所需基本概念、思想、算法步驟,以及圖像處理的基本概念和方法;第3章給出來自數學規(guī)劃、人工智能的基本優(yōu)化方法,進而介紹數據分析中常用的數據分類與聚類方法;第4章分析感知器模型、人工神經網絡、卷積神經網絡和循環(huán)神經網絡的原理與算法,并通過應用實例加深對神經網絡應用的理解;第5章介紹文本分類算法、算法實現及應用實例;第6章介紹數字圖像處理的理論基礎、處理方法與應用實例;第7章介紹數字視頻圖像的處理與分析方法,并借助視覺神經網絡及公共場所下人群流量監(jiān)測實例,介紹視頻圖像處理與應用流程。