本書是數據挖掘精髓的濃縮。第1章用通俗易懂的語言回答五個基本問題，包括什么是數據，什么是大數據，什么是數據挖掘，以及數據挖掘能挖掘出哪些東西和會產生什么價值。然后用6章的篇幅介紹k-均值、k-近鄰、樸素貝葉斯、決策樹、回歸分析和關聯規(guī)則挖掘等6種方法。第8章介紹一些實際的應用，演示簡單的數據挖掘方法如何產生巨大的價值。

本書從設計學角度系統地整理了數據用于決策的設計工具和方法，闡述了從數據作為商品視角去應用設計思維，提出了多級的數據產品理念以及產品化設計路徑，同時列舉了大量的案例，增強了本書的實用性。本書內容主要包括數據經濟時代、數據作為產品、數據加工模式、數據的價值感知、數據產品化要點、數據升級加工和數據產品化設計。

蝙蝠優(yōu)化算法是一種新穎的模擬蝙蝠行為的群智能優(yōu)化算法，因該算法有模型簡單、參數少、通用性強等優(yōu)點，故被廣泛應用于解決實際問題。本書分為8章，第1～2章介紹蝙蝠優(yōu)化算法的基本框架、研究進展，并討論了蝙蝠算法的全局收斂性問題；第3～6章從蝙蝠算法的全局搜索方式、局部搜索方式、全局/局部搜索的平衡策略、全局/局部搜索的集成策

本書詳細地介紹了大數據、人工智能等項目中不可或缺的環(huán)節(jié)和內容：數據準備和特征工程。書中的每節(jié)首先以簡明方式介紹了基本知識；然后通過實際案例演示了基本知識的實際應用，并提供了針對性練習項目，將“知識、案例、練習”融為一體；最后以“擴展探究”方式引導讀者進入更深廣的領域。本書既適合作為大學相關專業(yè)的教材，也適合作為大數據、

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本書基于Hadoop大數據平臺，講解大數據平臺的搭建與運維、大數據的采集與存儲、大數據的處理、數據的分析、數據的可視化等完整的大數據應用案例，全面詳細地講述Hadoop、MapReduee、HDFS、Hive、Spark和Zookeeper等技術的相關知識；還詳細介紹了Hadoop大數據集群環(huán)境配置與搭建、部署配置Ha

本書根據EDA課程教學要求，以提高數字系統設計能力為目標，系統闡述FPGA數字開發(fā)的相關知識，主要內容包括EDA技術概述、FPGA/CPLD器件結構、Verilog硬件描述語言及設計案例等。全書以Vivado、ModelSim軟件為工具，以Verilog-1995和Verilog-2001語言標準為依據，以可綜合的設計

本書詳細闡述了培養(yǎng)具有數據素養(yǎng)的綜合型人才所需要的大數據相關知識儲備。本書在確定知識布局時，秉持的一個基本原則是，緊緊圍繞通識教育核心理念，努力培養(yǎng)學生的數據意識、數據思維、數據倫理和數據能力。全書共11章，內容包括大數據概述，大數據與云計算、物聯網、人工智能，大數據技術，大數據應用，大數據安全，大數據思維，大數據倫理

本書通過原理加案例方式，以任務為導向，較為全面系統講解了Hadoop大數據開發(fā)的相關知識。精心安排了原理分析，Hadoop集群環(huán)境搭建配置、Hadoop操作、MapReduce編程以及項目案例開發(fā)等環(huán)節(jié)，使讀者對解決大數據問題有清晰的思路。全書突出了原理清晰，思路透徹、案例實用這幾個特點，通過實踐幫助讀者鞏固所學內容。

目前國內大數據市場繼續(xù)保持高速的發(fā)展態(tài)勢，作者在與地方政府、證券金融公司的項目合作中發(fā)現，他們對大數據技術很感興趣，并希望從大數據技術、采集、存儲、訪問、安全、分析與開發(fā)等方面得到指導和幫助。因此編寫了這本大數據技術的入門書。本書共12章，以Hadoop和Spark框架為線索，比較全面地介紹了Hadoop技術、Spar