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大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理(第2版) 平装 – 2015年7月1日

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基本信息

  • 出版社: 人民邮电出版社; 第2版 (2015年7月1日)
  • 外文书名: Mining of Massive Datasets
  • 丛书名: 图灵程序设计丛书
  • 平装: 372页
  • 语种: 简体中文
  • 开本: 16
  • ISBN: 9787115395252, 711539525X
  • 条形码: 9787115395252
  • 商品尺寸: 23 x 18.7 x 2 cm
  • 商品重量: 680 g
  • 品牌: 人民邮电出版社
  • ASIN: B011I34CGA
  • 用户评分: 平均3.8 星 8 条商品评论
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商品描述

编辑推荐

本书源自作者在斯坦福大学教授的“海量数据挖掘”(CS246: Mining Massive Datasets)课程,第1版上市以来受到读者广泛欢迎和认可。这个新版本在上一版基础上新增三章内容,分别涵盖社会网络图挖掘、降维和大规模机器学习,同时也更新了第1版的部分内容。

众所周知,移动互联网、社交媒体、电子商务和各种传感器的运用产生了超大数据集,挖掘这些数据可以提炼出有用的信息。本书以大数据环境下的数据挖掘和机器学习为重点,全面介绍了实践中行之有效的数据处理算法,是在校学生和相关从业人员的必备读物。主要内容包括:

分布式文件系统以及MapReduce工具;
相似性搜索;
数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法;
搜索引擎技术,如谷歌的PageRank;
频繁项集挖掘;
大规模高维数据集的聚类算法;
Web应用中的关键问题——广告管理和推荐系统;
社会网络图挖掘;
降维处理,如SVD分解和CUR分解;
大规模机器学习。
本书配套网站提供了英文版初稿及相关资料的链接:http://www.mmds.org/。

媒体推荐

这本书已经在大数据处理行业获得很好的口碑,书籍偏向理论方向,但是没有枯燥晦涩的数学公式与冗长的计算过程,反而另辟蹊径地从实例出发来介绍相关挖掘技术的理论基础以及发展愿景,可以说是数据分析师必备的参考书。

书的内容源于作者在斯坦福大学执教的课程材料,对算法研讨得很深入,非常有价值!

结构编排清晰,是我想要的具体讲述数据挖掘实用技术和算法的经典书!


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商品评论

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热门买家评论

评论者 叶邦宇 于 2015年8月14日
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原书和翻译都非常好。

1,先说书都内容。选材非常有意思,涵盖的都是要么非常经典(SVM、推荐系统CF),要么非常重要但是你在其他书籍里不容易见到的内容(比如说bloomfilter,LSH。书里详细介绍了bloomfilter,并且给出了相关的证明)。这让这本书非常有价值和意义。

2,翻译的也非常赞,译者非常细心,译者注非常必要和及时,要么帮助理解(流数据那里),有些注释则开阔了视野(影星的介绍)。

原书内容非常好,选材非常好,但是原书本身的描述非常的晦涩,不好翻译。
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评论者 zhuceyongdeya 于 2016年7月12日
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1、这本书成书于斯坦福大学的一门受欢迎的课程 。
2、这本书的难度适中,不算特别难,外国人写书讲的特别容易懂。
3、这本书最大的优点是,有很多其他书上很少提及的内容,比如lsh 函数等。所以它可以当作补充读物的好作品。
4、之前的评论说翻译有问题,我自己看的感觉还行.....如果你喜欢看原本,斯坦福大学官网是可以下载英文pdf的。
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评论者 徐彬义 于 2016年10月30日
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上课老师指定教材之一,挺好的~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
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评论者 dada 于 2017年3月20日
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书好,简单易懂,准备好好研究
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