本书内容丰富,安排巧妙,以读者易于接受的方式解释繁杂的概念和理论,特别是通过案例和习题,理论联系实际地讨论机器人系统,激发读者的学习兴趣,有助于读者由浅入深的掌握相关知识。
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高性能分布式计算系统开发与实现:基于Hadoop、Scalding和Spark 案例展示如何使用开源工具构建高性能分布式计算系统
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“这是一本全新的数据挖掘教材,值得大力推荐。” ——Jiawei Han,伊利诺伊大学教授 本书全面介绍了数据挖掘,涵盖了五个主题:数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外,每个主题都有两章:前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术,而后一章讨论高级概念和算法。这样读者在透彻地理解数据挖掘的基础的同时,还能够了解更多重要的高级主题。 本书是明尼苏达大学和密歇根州立大学数据挖掘课程的教材,由于独具特色,正式出版之前就已经被斯坦福大学、得克萨斯大学奥斯汀分校等众多名校采用。 本书特色: ·与许多其他同类图书不同,本书将重点放在如何用数据挖掘知识解决各种实际问题。 ·只要求具备很少的预备知识——不需要数据库背景,只需要很少的统计学或数学背景知识。 ·书中包含大量的
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