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数据科学与工程算法基础
本书从概率统计、线性代数和组合优化角度出发, 介绍经典的数据科学与工程算法, 内容涉及数据分析处理全流程的算法及其数学基础, 主要包括抽样算法; 尾概率不等式及其应用; 典型的哈希技术, 如布隆过滤器和局部敏感哈希; 数据流模型以及典型 Misra Gries 算法、Count Sketch 算法; 随机游走及其应用; EM 算法; 特征值计算; 奇异值分解和主成分分析;矩阵分解; 整数规划; 子模函数及其应用; 模块度及社区发现等。全书配有大量翔实的应用实例可供参考, 有相当数量的习题可供读者练习。
本书可作为数据科学与大数据技术专业本科生、研究生相关课程的教材或参考书, 也可供相关领域技术人员参考。
作者：
高明 胡卉芪
定价：
42.00 元
出版时间：
2021-05-28
ISBN：
978-7-04-055336-9
物料号：
55336-00
读者对象：
高等教育
一级分类：
计算机/教育技术类
二级分类：
计算机科学与技术专业课程
重点项目：
暂无
版面字数：
340.00千字
开本：
16开
装帧形式：
平装
页数：
292
最新印次时间：
暂无
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