图形数据缩小了人类和计算机看待世界的方式之间的差距。计算机依赖于静态的行和列数据,而人们通过关系来导航和推理生活。本实用指南演示了图形数据如何将这两种方法结合在一起。通过使用来自图论、数据库模式、分布式系统和数据分析的概念,您将到达一个独特的交叉点,即图思维。

作者Denise Koessler Gosnell和Matthias Broecheler展示了数据工程师、数据科学家和数据分析师如何用图形数据库解决复杂的问题。您将探索使用图形技术构建的模板,以及演示团队如何看待应用程序中的图形数据的示例。

使用关系和图形技术构建一个示例应用程序架构 使用图形技术构建客户360应用程序,当今最流行的图形数据模式 深入研究分层数据并对图形数据产生的新范式进行故障排除 在图表数据中找到路径,并了解为什么你对不同路径的信任会激发并告知你的偏好 使用协同过滤来设计一个受netflix启发的推荐系统

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图形数据库是NoSQL数据库的一种类型,它应用图形理论存储实体之间的关系信息。

学习使用Python分析数据和预测结果的更简单和更有效的方法

Python机器学习教程展示了通过关注两个核心机器学习算法家族来成功分析数据,本书能够提供工作机制的完整描述,以及使用特定的、可破解的代码来说明机制的示例。算法用简单的术语解释,没有复杂的数学,并使用Python应用,指导算法选择,数据准备,并在实践中使用训练过的模型。您将学习一套核心的Python编程技术,各种构建预测模型的方法,以及如何测量每个模型的性能,以确保使用正确的模型。关于线性回归和集成方法的章节深入研究了每种算法,你可以使用书中的示例代码来开发你自己的数据分析解决方案。

机器学习算法是数据分析和可视化的核心。在过去,这些方法需要深厚的数学和统计学背景,通常需要结合专门的R编程语言。这本书演示了机器学习可以如何实现使用更广泛的使用和可访问的Python编程语言。

使用线性和集成算法族预测结果

建立可以解决一系列简单和复杂问题的预测模型

使用Python应用核心机器学习算法

直接使用示例代码构建自定义解决方案

机器学习不需要复杂和高度专业化。Python使用了更简单、有效和经过良好测试的方法,使这项技术更容易为更广泛的受众所接受。Python中的机器学习将向您展示如何做到这一点,而不需要广泛的数学或统计背景。

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最后,一本关于创造性编程的书,直接写给艺术家和设计师!这本书的目标读者是那些在设计、艺术和教育的交叉领域工作的创造性人才,而不是遵循计算机科学课程。

这本书你将学习如何将计算应用到创造性的过程中,遵循四个步骤,通过这个步骤,你将进入编码和艺术的横截面,重点放在实际的例子和相关的工作结构上。您将跟随计算艺术的一个真实的用例,并看到它如何与四个关键支柱联系起来,并解决创造性过程中的潜在陷阱和挑战。所有的代码示例都是在一个完全集成的处理示例库中提供的,这使得读者很容易上手。

这种在技能习得和创造性过程和开发之间的独特和微妙的平衡方法使《编码艺术》成为了一本实用的参考书,无论是对于创造性编程还是对于教授和学生的创造性过程。

你将学习

  • 回顾从创意编程到不同专业领域的想法和方法
  • 使用像处理语言这样的计算工具
  • 了解从静态元素到动画再到交互所需的技能
  • 使用互动作为输入,使创意概念更接近完善和深度
  • 简化和扩展数据结构的美感、韵律和流畅性的设计
  • 利用网页或手机应用等其他平台上的艺术代码多样性
  • 通过真实世界的用例了解计算艺术的端到端过程
  • 学习创意过程中的最佳实践、常见陷阱和挑战

这本书是给谁的

  • 希望看到计算和数据可以为他们的创造性表达做些什么;希望从不同角度将计算和数据整合到实践中的学习者;以及那些已经知道如何编程,在计算和数据的环境中寻找创造力和灵感的人。

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Graph Data Science For Dummies将带您了解图数据科学的基础——从定义图分析和算法到向您展示如何使用它们进行机器学习和解决现实世界的问题。

  • 了解图表数据科学基础

  • 用图表分析做出更好的预测

  • 使用GDS技术升级您的应用程序

https://neo4j.com/graph-data-science-for-dummies/

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了解图算法如何帮助您利用数据中的关系来开发智能解决方案并增强机器学习模型。有了这个实用的指南,开发者和数据科学家将会发现图表分析是如何传递价值的,不管是用来建立动态网络模型还是预测真实世界的行为。

这本书是有使用Apache Spark或Neo4j经验的开发人员和数据科学家开始使用图算法的实用指南。尽管我们的算法示例利用了Spark和Neo4j平台,但无论您选择哪种图技术,这本书也有助于理解更一般的图概念。

它解释了图算法如何描述复杂的结构和揭示难以发现的模式——从发现漏洞和瓶颈到检测社区和改进机器学习预测。您将通过实际示例演示如何在Apache Spark和Neo4j中使用图形算法,这两种图形分析最常见的选择。

  • 了解图表分析如何在今天的数据中揭示更多的预测性元素
  • 了解流行的图形算法是如何工作的以及它们是如何应用的
  • 使用来自20多个图形算法示例的示例代码和提示
  • 学习不同类型的问题应该使用哪种算法
  • 探索Spark和Neo4j的使用代码和样例数据集的示例
  • 通过结合Neo4j和Spark创建用于链接预测的ML工作流
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和其他主要语言一样,掌握C语言可以带你去一些非常有趣的新地方。在它首次出现近50年后,它仍然是世界上最流行的编程语言,并被用作全球工业核心系统的基础,包括操作系统、高性能图形应用程序和微控制器。这意味着,在尖端产业的尖端领域,如游戏、应用程序开发、电信、工程、甚至动画制作,都需要熟练的C语言用户来将创新的想法转化为顺利运行的现实。

为了帮助您达到使用C语言的目的,第2版《C Programming For Dummies》涵盖了开始编写程序所需的所有内容,从逻辑上指导您完成开发周期:从最初的设计和测试到部署和实时迭代。到最后,您将熟练地掌握干净的编程应该做什么和不应该做什么,并且能够轻松地生成优雅而高效的源代码的基本(或不那么基本)构建块。

编写和编译源代码 链接代码以创建可执行程序 调试和优化您的代码 避免常见的错误

无论你的目的地是科技行业、初创企业,还是只是为了在家消遣而开发,这本易于遵循、内容丰富、有趣的C编程语言指南都是实现这一目标最快、最友好的方式!

http://file.allitebooks.com/20201014/C%20Programming%20For%20Dummies,%202nd%20Edition.epub

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从一开始就创建良好的数据,而不是在收集数据之后修复它。通过遵循这本书中的指导方针,你将能够进行更有效的分析,并产生研究数据的及时演示。

数据分析师通常与数据集提出了勘探和研究设计不良,导致解释的困难和延误产生有意义的结果。数据分析培训的重点是如何在开始认真分析之前清理和转换数据集。通过使用良好的数据集设计和理解数据类型如何决定可以执行的分析类型,可以避免不恰当或令人困惑的表示、度量单位选择、编码错误、缺失值、离群值等。

这本书讨论了数据集创建的原则和最佳实践,并涵盖了基本数据类型及其相关的适当统计和可视化。这本书的一个重点是为什么选择某些数据类型来表示概念和度量,而不是典型的讨论如何分析选定的特定数据类型。

你会: 注意创建和收集数据的原则 了解基本数据类型和表示 选择数据类型,预测分析目标 理解数据集的结构和用于分析和共享的实践 由例子引导和用例(好的和坏的) 使用清洁工具和方法创建良好的数据

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Python中的数据科学和分析是为学术和商业环境中的数据科学和数据分析从业者设计的。其目的是通过使用Python开发的工具(如SciKit-learn、Pandas、Numpy等)向读者介绍数据科学中使用的主要概念。鉴于Python最近在数据科学社区的流行,它的使用特别有趣。有经验的程序员和新手都可以使用这本书。

本书的组织方式是各个章节相互独立,这样读者就可以放心地使用其中的内容作为参考。这本书从过程和获得的结果的角度讨论了什么是数据科学和分析。还介绍了Python的重要特性,包括Python入门。机器学习、模式识别和人工智能的基本元素在书的其余部分使用的算法和实现的基础上也出现在书的第一部分。

本书的第二部分介绍了使用Python、聚类技术和分类算法的回归分析。层次聚类、决策树和集成技术,以及降维技术和推荐系统也被探讨。书的最后一部分讨论了支持向量机算法和内核技巧。

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本书建立在基本的Python教程的基础上,解释了许多没有被常规覆盖的Python语言特性:从通过利用入口点作为微服务扮演双重角色的可重用控制台脚本,到使用asyncio高效地整理大量来源的数据。通过这种方式,它涵盖了基于类型提示的linting、低开销测试和其他自动质量检查,以演示一个健壮的实际开发过程。

Python的一些功能强大的方面通常用一些设计的示例来描述,这些示例仅作为一个独立示例来解释该特性。通过遵循从原型到生产质量的真实应用程序示例的设计和构建,您不仅将看到各种功能是如何工作的,而且还将看到它们如何作为更大的系统设计过程的一部分进行集成。此外,您还将受益于一些有用的附加说明和库建议,它们是Python会议上问答会议的主要内容,也是讨论现代Python最佳实践和技术的主要内容,以便更好地生成易于维护的清晰代码。

高级Python开发是为已经能用Python编写简单程序的开发人员准备的,这些开发人员希望了解什么时候使用新的和高级语言特性是合适的,并且能够以一种自信的方式这样做。它对于希望升级到更高级别的开发人员和迄今为止使用过较老版本Python的非常有经验的开发人员特别有用。

你将学习

  • 理解异步编程
  • 检查开发插件架构
  • 使用类型注释
  • 回顾测试技术
  • 探索打包和依赖项管理

这本书是给谁的 -已经有Python经验的中高级开发人员。

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使用Microsoft Excel中流行的数据挖掘技术,更好地理解机器学习方法。

软件工具和编程语言包接受数据输入并直接交付数据挖掘结果,对工作机制没有任何见解,并在输入和输出之间造成了鸿沟。这就是Excel可以提供帮助的地方。

Excel允许您以透明的方式处理数据。当您打开一个Excel文件时,数据立即可见,您可以直接使用它。在执行挖掘任务时,可以检查中间结果,从而更深入地理解如何操作数据和获得结果。这些是隐藏在软件工具和编程语言包中的模型构建过程的关键方面。

这本书教你通过Excel进行数据挖掘。您将了解当数据集不是很大时Excel在数据挖掘方面的优势。它可以为您提供数据挖掘的可视化表示,在结果中建立信心。您将手动完成每一个步骤,这不仅提供了一个主动学习体验,而且还告诉您挖掘过程是如何工作的,以及如何发现数据内部隐藏的模式。

你将学到什么

  • 使用可视化的一步一步的方法理解数据挖掘
  • 首先从理论上介绍了一种数据挖掘方法,然后是Excel的实现
  • 揭开机器学习算法背后的神秘面纱,让每个人都能接触到一个复杂的话题
  • 熟练使用Excel公式和函数
  • 获得数据挖掘和Excel的实际操作经验

这本书是给谁的

  • 任何对学习数据挖掘或机器学习感兴趣的人,特别是数据科学视觉学习者和擅长Excel的人,希望探索数据科学主题和/或扩展他们的Excel技能的人。建议对Excel有基本或初级的了解。
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使用高级架构开发和优化深度学习模型。这本书教你错综复杂的细节和微妙的算法,是卷积神经网络的核心。在高级应用深度学习中,您将学习CNN的高级主题和使用Keras和TensorFlow的对象检测。

在此过程中,您将了解CNN中的基本操作,如卷积和池化,然后了解更高级的架构,如inception networks、resnets等等。当这本书讨论理论主题时,你会发现如何有效地与Keras工作,其中有许多技巧和提示,包括如何用自定义回调类自定义Keras登录,什么是迫切执行,以及如何在你的模型中使用它。最后,您将学习对象检测是如何工作的,并在Keras和TensorFlow中构建YOLO(只查看一次)算法的完整实现。在书的最后,你将实现各种各样的模型在Keras和学习许多高级技巧,将把你的技能到下一个水平。

你将学到什么

  • 看看卷积神经网络和目标检测是如何工作的
  • 在磁盘上的权值和模型
  • 暂停训练,在稍后的阶段重新开始
  • 在代码中使用硬件加速
  • 使用数据集TensorFlow抽象和使用预先训练的模型和迁移学习
  • 删除和添加层到预先训练的网络,使其适应您的特定项目
  • 将预先训练好的模型(如Alexnet和VGG16)应用到新的数据集

这本书是给谁的

  • 拥有中级到高级Python和机器学习技能的科学家和研究人员。此外,还需要Keras和TensorFlow的中级知识。
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