Scala机器学习

本书用了10章来介绍怎么使用Scala在Spark平台上实现机器学习算法，其中Scala的版本为2.11.7，Spark采用基于Hadoop 2.6的版本，这些都是比较新的版本。本书从数据分析师怎么开始数据分析入手，介绍了数据驱动过程和...

基于机器学习的蛋白质相互作用与功能预测

本文采用机器学习的方法，研究了蛋白质相互作用和功能预测的几个重要方面：蛋白质相互作用位点预测、蛋白质相互作用能量热点（Hot Spots）预测、蛋白质相互作用预测和蛋白质功能预测。提出了一系列的蛋白质相互作...

机器学习与反洗钱 可疑金融交易智能甄别技术研究

本书内容是利用机器学习理论和技术，结合系统复杂性理论和方法，以海量和复杂的金融交易数据中学习和识别客户金融交易的行为模式，从而发现那些明显偏离正常行为的范式的所谓离群模式，通过简法的判别算法，实现对涉...

机械机器破损原因及对策 第4章 破损事例解析

Python数据分析与应用 从数据获取到可视化

本书采用理论与案例相结合的形式，以Anaconda为主要开发工具，系统全面地介绍了Python数据分析的相关知识。全书共分为9章，第1章介绍了数据分析的基本概念，以及开发工具的安装和使用；第2至6章介绍了Python数据分析...

大数据巨量分析与机器学习的整合与开发

本书讲述大数据和机器学习的基本概念，如：分类、分析、训练、建模、预测、机器学习（推荐引擎）、机器学习（二元分类）、机器学习（多元分类）、机器学习（回归分析）和数据可视化应用。为降低读者学习大数据技术的......

机器人技术及其应用

本书介绍了机器人的基本结构原理、机器人运动学和动力学、机器人传感器技术、驱动人驱动技术、机器人控制技术、机器人系统设计与实例。

Python云原生 构建应对海量用户数据的高可扩展Web应用

本书以一个应用开发贯穿始终，从云原生和微服务的概念原理讲起，使用Python构建云原生应用，并使用React构建Web视图。为了应对大规模的互联网流量，使用了Flux构建UI和事件溯源和CQRS模式。考虑到Web应用的安全性，...

机器学习的煤与瓦斯突出前兆识别方法研究

本书以煤与瓦斯突出监测数据（瓦斯浓度及电磁强度）为研究对象，通过引入“概率数据流”模型，对监测数据进行建模，并在此模型基础上实现干扰模式的检测和突出前兆模式的识别，同时提出了突出数据的类不均衡问题，并......

机器学习中的不平衡分类方法

本书共12章，主要讲述不平衡分类学习的基本理论、特征选择与降维学习、模型评估与选择、重采样与代价敏感学习、贝叶斯分类器、决策树与随机森林、集成学习与强化学习等重要的不平衡分类学习方法，为不平衡分类...