最新大数据、人工智能、机器学习资料合集

机器学习：核心算法与应用 数据挖掘：概念与技术 人工智能：从概念到应用 机器学习实战：用 Python 和 R 语言构建和部署有效的机器学习系统 深度学习：神经网络的基础与前沿

大数据特征与机器学习算法简介，帮助您了解机器学习算法。

机器学习领域吸引力不减，过去几十年取得显著进展。人工神经网络是其重要组成部分，已广泛应用于解决各类问题。MATLAB提供了近20种不同类型的人工智能神经网络模型，可用于图像识别、语音处理和自然语言任务。随着技术和工具的进步，机器学习领域的发展潜力巨大。

大数据环境下的人工智能计算技术，说白了就是帮你在海量数据里挖掘价值的“聪明算法”。里面提到的几种智能计算方式，像是用在图像识别、智能推荐、甚至自动驾驶这些场景都挺常见的。文章里讲得还挺系统的，先说为啥需要计算智能，再说现在都在研究啥，还给了点方向建议，嗯，思路比较清晰。你要是搞前端、数据可视化或者 AI 交互那一块的，看看这个挺有启发。顺带推荐几个还不错的资源：想了解底层算法的可以看看Python 实现计算智能算法，搞模型部署或者调试的去看看MATLAB MNIST 代码实现也挺实用。再比如说，你想看看实际落地场景，可以戳戳信息安全态势感知那个案例。哦对，资料合集也别错过，大数据+人工智能合集

学习笔记概述

Power BI 的入门到进阶资料合集，结合了 AI 和 BI 的玩法，讲得还挺系统的，适合想快速上手又想看点实际案例的你。从Power BI Desktop的安装、导入数据、建模到可视化，全流程都有，尤其是第 2 章 PowerBIDesktop 使用入门.docx那部分，新手看了应该会有“哦，原来这就能画图了”的感觉。界面简单，操作直观，响应也快，体验还不错。第 4 章数据建模.docx蛮值得细看，讲了星型和雪花型结构，说白了就是怎么把乱糟糟的数据整理出点逻辑来。比如销售数据，怎么和客户表、时间表对上号？搞清楚这些，后面才有底。图表那块也挺实用，第 8 章讲了不少图的搭配，比如用热力图看哪

大数据-基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战，欢迎下载优化

政务系统的大数据和机器学习应用，真的是越做越有意思了。你看，像城市规划、交通管理这种大项目，用上数据和模型预测，效率直接翻倍。是像重庆那边的做法，手机信令、GPS、各种模型全拉起来跑，做出来的决策系统还挺靠谱的。城市规划里的数据评估用得挺多，像人口分布、土地使用这些，靠人工搞效率太低了。大数据一套下来，既快还精。就像用heatmap快速看人流密度，直观又省事。交通方面也是一大亮点。整合车辆 GPS、公共交通数据这些数据源，不只是看路堵不堵，更能预测接下来会不会堵，提前调整红绿灯配时都不在话下。机器学习这块，主要看三招：数据挖掘、智能决策、自动化服务。像预测模型，用Random Forest或X

大数据技术体系里，涵盖的技术其实挺广泛的，涉及从数据采集到、存储再到可视化等各个层面。像Sqoop负责数据的导入导出，HDFS和各种 NoSQL 数据库像Cassandra、MongoDB，则是大数据的存储利器。对于流，你可以看看Flink和Spark Streaming，而Hive、Spark SQL等 SQL 引擎也都给力。再说到可视化，ECharts、D3这类工具能够让数据展示更加生动直观。如果你还需要高性能计算框架，Spark Core和MapReduce无疑是首选。整体来看，整个大数据体系从采集、存储、计算到都全面，如果你正在做类似项目，了解这些工具有。