本課程的教學(xué)內(nèi)容主要包括聚類、關(guān)聯(lián)、降維、變量選擇、分類與預(yù)測(cè)、集成算法、圖模型與推薦系統(tǒng)等。每一部分都是本課程授課的主要內(nèi)容，都力求深入淺出，精講細(xì)講，不光講解各種方法的過(guò)程與原理，還要加強(qiáng)學(xué)生對(duì)各種方法的深入理解。

本書著力于介紹數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識(shí)、基本原理、常用算法，主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)挖掘概述、數(shù)據(jù)的描述與可視化、數(shù)據(jù)的采集和預(yù)處理、數(shù)據(jù)的歸約、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類與預(yù)測(cè)、非線性預(yù)測(cè)模型、聚類分析、深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介、使用Weka進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。本書通俗易懂，注重基礎(chǔ)知識(shí)、基本原理和基本方法，注重啟發(fā)和引申，以培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立思考和獨(dú)立發(fā)現(xiàn)的能力

本書呈現(xiàn)了文本挖掘領(lǐng)域先進(jìn)的算法，同時(shí)從學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的角度介紹了文本挖掘。本書涉及的業(yè)界學(xué)者跨越多個(gè)國(guó)家，來(lái)自多個(gè)機(jī)構(gòu):大學(xué)､企業(yè)和政府實(shí)驗(yàn)室。本書介紹了文本挖掘在多個(gè)領(lǐng)域中的自動(dòng)文本分析和挖掘計(jì)算模型，這些領(lǐng)域包括:機(jī)器學(xué)習(xí)､知識(shí)發(fā)現(xiàn)､自然語(yǔ)言處理和信息檢索等。本書適合作為

內(nèi)容簡(jiǎn)介：《魯棒融合估計(jì)理論及應(yīng)用》系統(tǒng)地介紹了由鄧自立教授等提出的混合不確定多傳感器網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)的魯棒融合估計(jì)新方法、新理論及應(yīng)用。新方法包括基于虛擬噪聲技術(shù)和廣義Lyapunov方程的極大極小魯棒融合Kalman濾波方法和改進(jìn)的協(xié)方差交叉融合魯棒Kalman濾波方法。新理論包括通用的極大極小魯棒融合Kalman濾波理

本書以運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)的組成要素為主線，全面系統(tǒng)地介紹了運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)的基本原理、組成和設(shè)計(jì)方法。其主要內(nèi)容包括緒論、經(jīng)典運(yùn)動(dòng)控制器技術(shù)、智能運(yùn)動(dòng)控制器設(shè)計(jì)、執(zhí)行器設(shè)計(jì)與執(zhí)行器、直流電機(jī)控制技術(shù)、交流電機(jī)控制技術(shù)、伺服電機(jī)控制技術(shù)、運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)，以及運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)例。同時(shí)，本書還配有電子課件和書中插圖，讀者可通過(guò)華信

非線性系統(tǒng)的研究近年來(lái)受到越來(lái)越廣泛的關(guān)注，國(guó)外許多工科院校已將"非線性系統(tǒng)”作為相關(guān)專業(yè)研究生的學(xué)位課程。本書是美國(guó)密歇根州立大學(xué)電氣與計(jì)算機(jī)工程專業(yè)的研究生教材，全書內(nèi)容按照數(shù)學(xué)知識(shí)的由淺入深分成了四個(gè)部分�；�本分析部分介紹了非線性系統(tǒng)的基本概念和基本分析方法；反饋系統(tǒng)分析部分介紹了輸入-輸出穩(wěn)定性、無(wú)源性和反饋系

本書從工程應(yīng)用的角度出發(fā)，通過(guò)動(dòng)力滑臺(tái)監(jiān)控、攪拌機(jī)監(jiān)控、運(yùn)料監(jiān)控等典型工業(yè)過(guò)程的組態(tài)控制引導(dǎo)讀者學(xué)習(xí)和掌握組態(tài)王Kingview以及昆侖通態(tài)MCGS組態(tài)軟件的應(yīng)用。本書充分考慮到組態(tài)軟件與觸摸屏在不同時(shí)間段不同品牌不同版本配套發(fā)展的不兼容，因此以普通計(jì)算機(jī)屏幕代替觸摸屏進(jìn)行組態(tài)軟件的學(xué)習(xí)，更便于初學(xué)者掌握基本的程序編寫

Hadoop是一個(gè)分布式系統(tǒng)的基礎(chǔ)架構(gòu)，支持對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理，能以高效、可靠的方式完成數(shù)據(jù)處理。本書圍繞Hadoop生態(tài)圈技術(shù)進(jìn)行講解，主要包括Hadoop環(huán)境配置、Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）、Hadoop分布式計(jì)算框架MapReduce、Hadoop資源調(diào)度框架YARN與Hadoop新特性、Had

本書共7章，包括大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)分析工具、大數(shù)據(jù)與信息安全、基于二部圖網(wǎng)絡(luò)的電子商務(wù)推薦算法研究等內(nèi)容。

本書分基礎(chǔ)技術(shù)篇、計(jì)算篇和進(jìn)階篇，共9章內(nèi)容，分別為：引言、分布式存儲(chǔ)、分布式資源管理與調(diào)度、傳統(tǒng)HPC并行計(jì)算、數(shù)據(jù)并行編程框架、sql處理框架、執(zhí)行層優(yōu)化、sql優(yōu)化和特定應(yīng)用的數(shù)據(jù)處理框架。本書既可共高校相關(guān)專業(yè)教學(xué)使用，也可供大數(shù)據(jù)領(lǐng)域工程師或者有志于大數(shù)據(jù)領(lǐng)域工作或研究的科技人員使用。