注 意 各省相同课程的指定教材不一定相同，请确认该教材版本正确再购买。该教材版本：大数据与人工智能 杨忠宝、佘向飞 北京大学出版社 2022年
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内容简介：
本书以通俗易懂的方式，介绍了大数据和人工智能的发展历程、应用，Python基本语法、数据类型、基本流程控制结构、扩展类库等内容。 全书共分17章，主要讲解了大数据的概念、产生、发展、作用等基础知识;云计算和Hadoop体系结构;大数据的采集、预处理、存储、分析与挖掘、可视化等大数据处理流程;大数据在国内外的应用;人工智能概念、分类、学派、发展、研究内容等基础知识;主流的机器学习算法;几种深度学习算法;人工智能应用领域;Python发展、特点、应用领域、开发环境安装配置及类库的导入等知识; Python基本语法知识;列表、字典、元组和集合等主要复合数据类型;顺序、选择和循环等三种基本流程控制结构;数据的存储，包括文件和数据库;Python中常用的几种扩展类库等内容。 本书既适合作为gao校各个专业的人工智能的基础教材，又可作为自学大数据、人工智能人员以及人工智能爱好者的参考读物。
教材目录：
di一部分 大数据篇
di 1 章 绪论 3
1.1 大数据的定义 3
1.2 大数据的产生 4
1.3 大数据的来源 5
1.4 大数据的特征 6
1.5 大数据的作用 8
di 2 章 大数据架构 10
2.1 云计算 10
2.1.1 云计算两大核心功能 11
2.1.2 云计算的典型特征 12
2.1.3 云计算的三种模式 13
2.1.4 云计算的服务方式 14
2.1.5 云计算数据中心 14
2.1.6 云计算典型应用 15
2.2 大数据架构及关键技术 16
2.2.1 大数据架构 16
2.2.2 关键技术 19
2.3 Hadoop 体系架构 19
di 3 章 大数据采集及预处理 32
3.1 大数据采集 32
3.2 网络爬虫 34?
3.3 数据预处理 58
3.3.1 数据预处理的原因 58
3.3.2 数据预处理技术 58
3.4 常用ETL 工具 62
di 4 章 大数据存储 63
4.1 大数据存储概述 64
4.2 大数据的存储设备 65
4.2.1 数据存储设备 65
4.2.2 数据存储模式 67
4.3 数据库和数据仓库 69
4.3.1 传统数据库 69
4.3.2 大数据数据库 71
4.3.3 数据仓库 76
di 5 章 大数据分析与挖掘 79
5.1 大数据分析 79
5.2 大数据分析的步骤与方法 82
5.3 大数据挖掘 83
di 6 章 大数据可视化 87
6.1 数据可视化 88
6.2 大数据可视化的方法 89
6.3 大数据可视化工具 99?
di 7 章 大数据应用 105
7.1 国外大数据应用 105
7.2 国内大数据应用 108
di二部分 人工智能篇
di 8 章 人工智能概论 115
8.1 人工智能的概念 116
8.2 人工智能的分类和学派 119
8.2.1 人工智能的分类 119
8.2.2 人工智能的学派 121
8.3 人工智能的发展 123
8.4 人工智能研究的基本内容 128
8.5 当人工智能遇上大数据 131
8.6 人工智能引发的思考 132
di 9 章 机器学习 139
9.1 机器学习概述 140
9.2 机器学习的基本流程 143
9.3 机器学习算法 146
9.4 决策树分类 154
9.5 逻辑回归分类 170
9.6 支持向量机 177
9.7? ? ? ? ? ? 聚类 184
9.8 关联规则 190
9.9 人工神经网络 194
di 10 章 深度学习 222
10.1 深度学习概述 222
10.2 卷积神经网络 225
10.3 循环神经网络 226
10.4 生成对抗网络 228
10.5 强化学习 230?
10.6 迁移学习 231
10.7 对偶学习 232
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