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Mining of Massive Datasets

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Anand Rajaraman 作者
Cambridge University Press
译者
2011-12-30 出版日期
326 页数
USD 65.00 价格
Hardcover
丛书系列
9781107015357 图书编码

Mining of Massive Datasets 在线电子书 图书标签: 数据挖掘  大规模数据处理  机器学习  Mining  计算机  DataMining  推荐系统  人工智能   


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发表于2024-06-13


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Mining of Massive Datasets 在线电子书 用户评价

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中文版就是翔

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Big Data is all the rage now!

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2011.3.25~2012.7.31(中间拖太久), 大规模机器学习导读 2014.6.5~ 阅读新增章节&回顾

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结合Coursera 上的课程看效果更佳。对数据挖掘涉及的技术,比较全面,也很通用,而且相形还比较新。工作中很多技术也完全可以拿来应用。

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最近看了3章节,内容翔实,推荐~

Mining of Massive Datasets 在线电子书 著者简介

Anand Rajaraman 数据库和Web技术领域权威,创业投资基金Cambrian联合创始人,斯坦福大学计算机科学系助理教授。Rajaraman职业生涯非常成功:1996年创办Junglee公司,两年后该公司被亚马逊以2.5亿美元收购,Rajaraman被聘为亚马 逊技术总监,推动亚马逊从一个零售商转型为零售平台;2000年与人合创Cambrian,孵化出几个后来被谷歌收购的公司;2005年创办Kosmix公司并任CEO,该公司2011年被沃尔玛集团收购。Rajaraman生于印度,在斯坦福大学获得计算机科学硕士和博士学位。求学期间与人合著的一篇论文荣列近20年来被引用次数最多的论文之一。博客地址http://anand.typepad.com/datawocky/。

Jeffrey David Ullman 美国国家工程院院士,计算机科学家,斯坦福大学教授。Ullman早年在贝尔实验室工作,之后任教于普林斯顿大学,十年后加入斯坦福大学直至退休,一生的科研、著书和育人成果卓著。他是ACM会员,曾获SIGMOD贡献奖、Knuth奖等多项科研大奖;他是“龙书”《编译原理》、数据库领域权威指南《数据库系统实现》的合著者;麾下多名学生成为了数据库领域的专家,其中最有名的当属谷歌创始人Sergey Brin;本书第一作者也是他的得意弟子。Ullman目前任Gradiance公司CEO。

王斌 博士,中国科学院计算技术研究所博士生导师。中国科学院信息工程研究所客座研究员。主要研究方向为信息检索、自然语言处理和数据挖掘。《信息检索导论》译者。主持国家973、863、国家自然科学基金、国际合作基金、国家支撑计划等课题20余项,发表学术论文120余篇。现为ACM会员、中国中文信息学会理事、中文信息学会信息检索专委会委员、《中文信息学报》编委、中国计算机学会高级会员及计算机学会中文信息处理专委会委员。自2006年起在中国科学院研究生院(现改名“中国科学院大学”)讲授《现代信息检索》研究生课程,选课人数累计近千人。2001年开始指导研究生,迄今培养博士、硕士研究生30余名。


Mining of Massive Datasets 在线电子书 图书目录


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Mining of Massive Datasets 在线电子书 图书描述

The popularity of the Web and Internet commerce provides many extremely large datasets from which information can be gleaned by data mining. This book focuses on practical algorithms that have been used to solve key problems in data mining and which can be used on even the largest datasets. It begins with a discussion of the map-reduce framework, an important tool for parallelizing algorithms automatically. The authors explain the tricks of locality-sensitive hashing and stream processing algorithms for mining data that arrives too fast for exhaustive processing. The PageRank idea and related tricks for organizing the Web are covered next. Other chapters cover the problems of finding frequent itemsets and clustering. The final chapters cover two applications: recommendation systems and Web advertising, each vital in e-commerce. Written by two authorities in database and Web technologies, this book is essential reading for students and practitioners alike.

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Mining of Massive Datasets 在线电子书 读后感

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我真的不能忍受一帮子没读过此书,没写过代码,没搞过大数据的外行人在这边乱喷这本书。对豆瓣这本书的评价实在是太失望了。 这是我读到的第一本真正讲“大数据”思路的书。 面对海量数据的时候,我们的软件架构也会跟着发生变化。当你的数据量在内存里放不下的时候,你就得考...  

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只看了两章,所有真心不好打分。这其实是本数学书,而且是一本入门书。这本书的目标读者不是工程师,而是读研或者读博的学生。如果你本身就有数据挖掘后者机器学习的背景,或者就是很喜欢数学,我还是很推荐这本书的,学习新东西总是很有趣的。  

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并非传统的”数据挖掘”教材,更像是,“数据挖掘”在互联网的应用场景,所遇到的问题(数据量大)和解决方案; 不过老实说,这本书挺不好懂的。 大概 get 了几个不错的思想: 思想-1:务必充分利用数据的”稀疏性”,如数据充分稀疏时,可以利用 HASH 将数据“聚合”成“有效...  

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本来是计划读英文版《Mining of Massive Datasets》的,但看到打折,而且译者在序言中信誓旦旦地说翻译的很用心,就买了中文的。结果读了第一章就读不下去了,中文表述太烂了,很多句子让人产生无限歧义,磕磕绊绊,叫人生厌。因此决定再次放弃这样的中文翻译书。  

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很差是给中译版的。 本书的中译版是中科院计算所的王斌老师翻译的,但是翻译的很屎。估计王老师拿到英文稿之后就扔给学生去翻译了,看这翻译水平,实在是不敢恭维。 以上纯为发泄心中不满所写。因为我看译者序,说是自己独立翻译,前后持续了七个多月,并历经多次修改。如果...  

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