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大數據時代計算機數據處理技術探究（簡體書）
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目次
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隨著科技的發展，在信息化的今天，大量數據呈爆發式的增長，對這些數據的處理，是一個非常大的挑戰，所以必須對數據處理技術進行研究探索，從而發掘合適的技術。蔣衛祥著的《大數據時代計算機數據處理技術探究》結合大數據時代最新技術，對大數據進行了闡述，同時對大數據的獲取以及存儲進行了有效分析，並且對數據處理進行了介紹，其中包括文本數據預處理、聚類分析、大數據的隱私保護等，結合實際應用讓讀者更好地瞭解雲計算與大數據，從而對未來有更高的期待。
目次
第一章 大數據時代
第一節 大數據的概述
第二節 大數據的發展
第三節 大數據的現狀
第二章 大數據的數據獲取
第一節 數據的分類
第二節 數據獲取探針
第三節 網頁採集與日誌收集
第四節 數據分發中間件的作用分析
第三章 數據的可視化分析
第一節 繪圖基礎分析
第二節 變量分佈特徵的可視化分析
第三節 地理信息系統數據的可視化解析
第四節 文本詞頻數據的可視化分析
第四章 大數據機器學習系統
第一節 機器學習系統研究背景
第二節 大數據機器學習研究現狀
第三節 機器學習系統的技術特徵及問題
第四節 大數據機器學習相關技術
第五節 大數據機器學習平臺總體架構
第五章 深度學習方法研究
第一節 深度學習方法的發展
第二節 三類深度學習網絡
第三節 深度自編碼器
第四節 深度堆疊網絡及其變形
第五節 預訓練的深度神經網絡
第六章 數據挖掘中的模式甄別與網絡分析
第一節 模式甄別方法和評價概述
第二節 模式甄別的監督偵測方法
第三節 網絡節點重要性的測度
第四節 網絡子群構成特徵研究
第五節 主要網絡類型及特點
第七章 機器學習和數據挖掘的對比分析
第一節 機器學習和數據挖掘
第二節 機器學習的方式與類型
第三節 機器學習與數據挖掘應用解析
第四節 深度學習的實踐與發展
第八章 基於Hadoop的大數據平臺的實現
第一節 基於大數據的技術的數字媒體平臺建設
第二節 基於Hadoop的金融大數據平臺架構
第三節 電信運營商大數據平臺的實現
第四節 大數據平臺安全與隱私保護
第九章 計算機數據處理機器學習的應用領域
第一節 互聯網領域
第二節 商業領域
第三節 農業信息化建設領域
第四節 醫療領域
第五節 城市規劃與建築工程領域
第五節 其他研究領域
參考文獻
第一節 大數據的概述
第二節 大數據的發展
第三節 大數據的現狀
第二章 大數據的數據獲取
第一節 數據的分類
第二節 數據獲取探針
第三節 網頁採集與日誌收集
第四節 數據分發中間件的作用分析
第三章 數據的可視化分析
第一節 繪圖基礎分析
第二節 變量分佈特徵的可視化分析
第三節 地理信息系統數據的可視化解析
第四節 文本詞頻數據的可視化分析
第四章 大數據機器學習系統
第一節 機器學習系統研究背景
第二節 大數據機器學習研究現狀
第三節 機器學習系統的技術特徵及問題
第四節 大數據機器學習相關技術
第五節 大數據機器學習平臺總體架構
第五章 深度學習方法研究
第一節 深度學習方法的發展
第二節 三類深度學習網絡
第三節 深度自編碼器
第四節 深度堆疊網絡及其變形
第五節 預訓練的深度神經網絡
第六章 數據挖掘中的模式甄別與網絡分析
第一節 模式甄別方法和評價概述
第二節 模式甄別的監督偵測方法
第三節 網絡節點重要性的測度
第四節 網絡子群構成特徵研究
第五節 主要網絡類型及特點
第七章 機器學習和數據挖掘的對比分析
第一節 機器學習和數據挖掘
第二節 機器學習的方式與類型
第三節 機器學習與數據挖掘應用解析
第四節 深度學習的實踐與發展
第八章 基於Hadoop的大數據平臺的實現
第一節 基於大數據的技術的數字媒體平臺建設
第二節 基於Hadoop的金融大數據平臺架構
第三節 電信運營商大數據平臺的實現
第四節 大數據平臺安全與隱私保護
第九章 計算機數據處理機器學習的應用領域
第一節 互聯網領域
第二節 商業領域
第三節 農業信息化建設領域
第四節 醫療領域
第五節 城市規劃與建築工程領域
第五節 其他研究領域
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