大數據與人工智能技術叢書

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1.

啟發式優化算法理論及應用（簡體書）

出版日：2023/10/01 作者：鄒曄 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

大致內容：本書系統全面地介紹了用於求解最優化問題的10種智能啟發式算法，即遺傳算法、蟻群算法、模擬退火算法、禁忌搜索算法、大鄰域搜索算法、變鄰域搜索算法、迭代局部搜索算法、粒子群算法、人工免疫算法以及人工神經網絡。主要介紹了每種算法的基本思想、設計原理及其應用案例。特色：本書在闡述每種啟發式算法的基本思想以及設計原則的基礎上，不僅分析了各個算法的基礎應用，如：遺傳算法在0-1背包問題中的應用以及在旅行商問題中的應用、蟻群算法在旅行商問題中的應用以及在函數極值問題中的應用、模擬退火算法以及禁忌搜索算法在旅行商問題中的應用等等。此外還著重介紹了每種算法相對應的最新應用案例，如：模擬退火算法在電商物流配送問題中的應用以及在登機口分配問題中的應用、禁忌搜索算法在雙層級醫療設施選址問題中的應用以及在機場外航服務人員班型生成問題中的應用、變鄰域搜索算法在開放式帶時間窗車輛路徑問題中的應用以及在物流配送系統集成優化問題中的應用等等。從事運籌優化、組合優化等研究領域的碩博研究生可將此教材作為基礎的學術入門教材。讀者對象：本書可作為高等院校管理科學與工程、物流管理、經濟管理等管理類相關專業本科生及研究生的教材，也可作為計算機科學與技術、人工智能等理工類相關專業本科生及研究生的教材。

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2.

Python數據採集與分析(微課視頻版)（簡體書）

出版日：2024/01/01 作者：王瑞胡; 楊文藝; 謝壹; 王春寶 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書以任務驅動作為主基調，以任務實現作為目標來組織教學內容，以Python數據採集與數據分析作為中心，不求面面俱到，但求精練並強調實用性，注重提高學生應用Python解決實際問題能力的培養與訓練。全書內容共分四篇13章，第一篇第1章介紹Python開發環境；第二篇從Python數據類型、程序控制流程、函數、字符編碼與文件讀寫、面向對象的編程思想等方面介紹了Python編程基礎內容；第三篇主要從網絡爬蟲、Scrapy框架等方面介紹了如何應用Python進行網頁數據的採集；第四篇則是對採集到的數據進行分析，介紹了Python中常用到的兩種數據結構：Series和DataFrame，以及基於這兩種數據對象的基本操作；還介紹了如何繪製常用的基本圖形，如折線圖、柱狀圖、餅圖、箱線圖等等；還包括統計學中的相關分析與關聯分析；最後一章介紹了文本挖掘與分析相關內容。本書在內容組織與編寫上儘量做到邏輯嚴密、結構合理，既可供計算機、大數據、人工智能等相關專業學生使用，也能作為經管類等其他專業學生用於商業數據分析。

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3.

Python從入門到數據分析應用(項目案例‧微課視頻版)（簡體書）

出版日：2023/10/01 作者：劉亞輝; 郭祥雲; 趙慶聰 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書系統地講解了Python程序設計基本知識與數據分析方法，同時將行業案例與實踐內容相結合，側重數據分析中的Numpy與Pandas模塊應用。本書通過豐富的實例（實例內容待細化），將Python理論與實踐有機結合，讓編程變得不再枯燥，易學有趣。本書內容闡述清晰、循序漸進、分散難點、通俗易懂；實例豐富，同時配有上機實驗指導、練習題、源代碼、課件PPT及教學微視頻，便於教師授課及感興趣讀者自學。本書適合Python語言的初學者，也適合大專院校作為教材使用，本書也適合於有意從事數據分析工作的讀者作為自學參考書。

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4.

大數據專業英語教程(第2版)（簡體書）

出版日：2023/12/01 作者：朱丹; 朱宏峰; 劉偉 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

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5.

數據挖掘技術(微課視頻版)（簡體書）

出版日：2024/01/08 作者：楊曉波 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書共7章: 第1章是數據挖掘概述; 第2章對數據挖掘進行歷史回顧並介紹目前的研究現狀; 第3章著重討論數據挖掘的常用算法和工具; 第4章分析數據挖掘的體系結構; 第5章介紹數據挖掘技術在相關領域的應用情況; 第6章分析數據挖掘的研究方向和發展趨勢; 第7章介紹Python數據挖掘的實操案例。本書除第7章外每章後均附有習題。

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6.

大數據專業英語教程（簡體書）

出版日：2019/07/01 作者：張強華; 劉俊輝; 鄭聰玲 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書是大數據專業英語教材，內容包括大數據基礎、軟件與開發技術、操作系統、Python與R 編程語言、數據結構、數據庫與數據倉庫、雲存儲與數據備份、數據處理與數據清洗、數據挖掘、Hadoop 與Spark、數據可視化、大數據安全等。本書體例新穎，適合教學。每個單元均包含以下部分：課文――選材廣泛、風格多樣、切合實際的兩篇專業文章；單詞――給出課文中出現的新詞，讀者由此可以積累大數據專業的基本詞彙

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7.

精編人工智能原理與實踐（簡體書）

出版日：2024/06/01 作者：楊勝春; 趙志珍; 劉春玥; 王亞楠; 敖宏昌 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

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8.

人工智能概論（簡體書）

出版日：2020/09/01 作者：肖漢光; 王勇; 黃同願 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書主要介紹人工智能的發展歷史、技術和應用，內容主要包括知識圖譜、搜索技術、智能優化算法、機器學習、人工神經網絡、深度學習、人工智能應用(人臉識別、語音識別、自然語言處理、機器人等)、人工智能工具、人工智能倫理等。本書的特色是通過案例為主線，提出關鍵問題，以解決問題為導向，介紹人工智能領域的相關概念、理論、技術和應用，採用啟發式和討論式的寫作風格，讓學生更具有代入感、參與感和獲得感。主要面向本專科

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9.

人工智能：原理、算法和實踐(第2版)（簡體書）

出版日：2021/10/01 作者：尚文倩 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書系統介紹了人工智能的基本原理、基本技術、基本方法和應用領域等內容，比較全面地反映了60多年來人工智能領域的進展，並根據人工智能的發展動向對一些傳統內容做了取捨。全書共9章。章介紹人工智能的基本概念、發展歷史、應用領域等。其後8章的內容分為兩大部分：部分(第2～5章)主要講述傳統人工智能的基本概念、原理、方法和技術，涵蓋知識表示、搜索策略、確定性推理和不確定推理的相關技術與方法；第二部分(第6～9章)主要講述現代人工智能的新技術和方法，涵蓋機器學習、數據挖掘、大數據、深度學習的**技術與方法。本書提供了8個實踐項目案例，並且每章後面附有習題，以供讀者練習。本書主要作為計算機專業和其他相關學科相關課程教材，也可供有關科技人員參考。

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10.

機器學習應用實戰（簡體書）

出版日：2022/04/01 作者：周順平; 萬波; 蔣良; 劉袁緣; 李聖文; 方芳 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書將基礎理論和案例實戰相結合，循序漸進地介紹了關於機器學習領域中的經典和流行算法，全面、系統地介紹了使用Python實現機器學習算法，並通過PyTorch框架實現機器學習算法中的深度學習內容。第一部分為基礎篇，包括第1～8章，系統地介紹了機器學習基礎、數據預處理、簡單分類算法、決策樹、支持向量機、回歸分析、聚類分析、神經網絡與多層感知機；第二部分為綜合篇，包括第9～12章，介紹了CNN、RNN、GNN及GAN等經典深度學習方法及其在計算機視覺與自然語言處理領域中的應用實踐；第三部分為拓展篇，包括第13～15章，以百度飛槳和曠視天元為例介紹了具有代表性的國產開源框架及其應用案例，最後簡要介紹了國內外兩個主流機器學習競賽平臺。本書主要面向廣大從事數據分析、機器學習、數據挖掘或深度學習的專業人員，從事高等教育的專任教師，高等學校的在讀學生及相關領域的科研人員。

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11.

智能推薦技術（簡體書）

出版日：2022/04/01 作者：潘微科; 林晶; 明仲 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書圍繞電商、資訊等眾多實際應用背後的內核，即智能推薦技術，系統介紹經典和前沿技術，包括基於鄰域、矩陣分解、深度學習、遷移學習、聯邦學習等的建模方法和推薦算法。本書圍繞用戶行為數據的建模問題組織內容，全書共分6部分：第1部分(第1章)為背景和基礎；第2部分(第2～4章)為單行為推薦，是指僅對一種顯式反饋(如評分)或一種隱式反饋(如瀏覽)數據進行建模；第3部分(第5～6章)為多行為推薦，是指同時考慮瀏覽和購買等包含多種行為的數據；第4部分(第7～8章)為序列推薦，是指同時關注用戶行為和這些行為的先後順序；第5部分(第9～10章)為聯邦推薦，更加關注用戶行為中的隱私和數據安全問題；第6部分(第11章)為總結與展望。全書綜合梳理了多個智能推薦問題和相關技術，分析了方法的優缺點和內在聯繫，並在每章結束時提供了詳細的參考文獻和有針對性的習題。本書可以作為計算機科學與技術、軟件工程等相關專業的研究生和高年級本科生的教材，也可以作為推薦系統工程師的參考手冊。

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12.

Python機器學習：原理、算法及案例實戰(微課視頻版)（簡體書）

出版日：2021/11/01 作者：劉豔; 韓龍哲; 李沫沫 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

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13.

Spark基礎編程(Scala版)（簡體書）

出版日：2024/02/01 作者：曹如軍 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

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14.

大數據與機器學習經典案例(微課視頻版)（簡體書）

出版日：2021/02/01 作者：董相志 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書精選七個大數據與機器學習經典案例，全部采用國際著名機構發布的真實數據，研究領域涉及房產零售、生物信息、圖像處理、自動駕駛、蛋白質折疊、機器問答、植物病理等。案例從數據分析和預處理開始，到特征工程，再到機器學習建模，最後完成模型評估，系統推演，絲毫畢現。對於歷史經典模型（LeNet5）、結構優美的模型（VGG16）、自身應用廣泛並對後來算法影響深遠的模型（ResN

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Python數據分析與可視化案例實戰(項目實戰‧源碼解讀‧微課視頻版)（簡體書）

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15.

Python數據分析與可視化案例實戰(項目實戰‧源碼解讀‧微課視頻版)（簡體書）

出版日：2023/06/28 作者：呂雲翔; 王志鵬; 許麗華; 王肇一; 朱英豪 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

使用Python進行數據分析與可視化十分便利且高效，因此Python被認為是***的數據分析工具之一。本書以22個案例，由淺入深地介紹不同數據分析與可視化的應用和實現。僅通過這些案例並不能展示數據分析與可視化的全部精髓，而更多的應用也值得讀者在學到一定的基礎技能後進一步探索。本書面向高等院校計算機科學、軟件工程、大數據、人工智能等相關專業的師生，以及Python語言初學者和數據分析從業人士。

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16.

雲計算與大數據技術(第2版‧微課視頻‧題庫版)（簡體書）

出版日：2023/07/01 作者：呂雲翔; 鐘巧靈; 柏燕崢; 許鴻智; 張璐; 王佳瑋 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書在闡述雲計算和大數據關係的基礎上，介紹了雲計算和大數據的基本概念、技術及應用。全書內容分為三部分。第一部分為雲計算理論與技術，第1～5章講述雲計算的概念和原理，包括雲計算的概論、基礎、機制、虛擬化和應用。第二部分為大數據理論與技術，第6～9章講述大數據概述及基礎，包括大數據概念和發展背景、大數據系統架構概述、分布式通信與協同、大數據存儲；第10～15章講述大數據處理，包括分布式處理、Hadoop MapReduce解析、Spark解析、流計算、集群資源管理與調度、機器學習。第三部分為綜合實踐，第16～22章由多個實驗和案例組成。本書結合實際應用及實踐過程來講解相關概念、原理和技術，實用性較強，適合作為本科院校計算機、軟件工程、雲計算、大數據及信息管理等相關專業的教材，也適合計算機愛好者閱讀和參考。

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17.

大數據治理與安全（簡體書）

出版日：2023/09/01 作者：黃源; 龍穎; 吳文靈; 楊瑞峰 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書的編寫目的是向讀者介紹大數據治理與安全的基本概念和相應的技術應用。本書共9章，內容分別為數據治理概述、數據采集與數據道德、數據質量與數據管理、數據交換與數據集成、數據庫設計與治理、架構設計與治理、數據倉庫設計與治理、大數據安全與治理及綜合實訓。本書將理論與實踐操作相結合，通過大量的案例幫助讀者快速瞭解和應用大數據治理的相關技術，並對書中重要的、核心的知識點加大練習的比例，以達到幫助讀者熟練應用的目的。本書可作為高等院校大數據專業、人工智能專業、軟件技術專業、雲計算專業、計算機網絡專業的專業課教材，也可作為大數據愛好者的參考書。

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18.

機器學習與深度學習(Python版‧微課視頻版)（簡體書）

出版日：2022/07/01 作者：王衡軍 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書以任務為導向，討論了機器學習和深度學習的主要問題，包括聚類、回歸、分類、標注、降維、特徵工程、超參數調優、序列決策（強化學習）和對抗攻擊等。書中對上述每個問題，分別從決策函數類模型、概率類模型和神經網絡類模型三個角度來討論具體的實現算法。本書在內容上兼顧基礎知識和應用實踐。總體上，以基本理論知識為主線，逐步展開，從概念入手，逐步討論算法思想，著重考慮知識的關聯性，最後落實到機器學習擴展庫和深度學習框架的具體應用。具體到每個模型，採用以示例入手、逐漸深入的方式，盡量給出詳盡的分析或推導。本書的特點是主要通過示例來討論相關模型，適合初學者入門使用。本書示例代碼採用Python 3程序設計語言編寫。傳統機器學習算法的應用示例主要以ScikitLearn機器學習擴展庫來實現，隱馬爾可夫模型示例用hmmlearn擴展庫來實現，條件隨機場模型示例用CRF 工具來實現。深度學習算法的示例採用TensorFlow 2框架和MindSpore框架來實現。本書適合計算機、人工智能及相關專業的學生使用，對於相關技術研究人員也有參考價值。

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19.

深度學習預訓練語言模型(案例篇)：中文金融文本情緒分類研究（簡體書）

出版日：2022/08/01 作者：康明 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書在全面概述預訓練語言模型演進過程、並對BERTology模型詳盡綜述的基礎上, 將深度學習預訓練模型理論和金融行業實踐相結合, 介紹了深度學習預訓練模型在金融行業金融科技產業人工智能領域實戰項目案例, 專注于金融文本情緒分類典型應用場景, 揭示出特定領域預訓練模型潛在的一般規律。全書分為7章, 分別為: 預訓練模型與金融文本情緒分類任務、預訓練語言模型關鍵技術、面向中文金融文本情緒分類的預訓練模型對比、FinWoBERT: 中文金融領域增強預訓練模型、GAN-FinWoBERT: 對抗訓練的中文金融預訓練模型、FinWoBERT+ConvLSTM: 基於投資者情緒權重的科創50指數預測、總結與展望, 每章內容隨項目實踐的深入層層遞進、逐步展開。

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20.

Hadoop大數據技術基礎(Python版)(微課視頻版)（簡體書）

出版日：2022/06/01 作者：劉彬斌 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

《Hadoop大數據技術基礎（Python版）微課視頻版》從初學者角度出發，通過豐富的示例和實戰項目，詳細講解大數據開發環境、關鍵技術及其應用。全書共分10章，～9章的內容分別為大數據概述、Linux系統的安裝與使用、Python 3語言基礎、Hadoop開發環境、HDFS技術、MapReduce技術、Hive數據倉庫、HBase分布式數據庫、Sqoop工具，第10章詳細解析了實戰項目“貨運車分佈分析平臺”，幫助初學者快速入門。本書所有知識點都結合具體的編程示例，對於重要知識點提供視頻講解，還設計了多個實訓，使讀者通過實踐環節加強對知識點的理解和掌握。本書適合作為高等院校計算機應用、大數據技術及相關專業的教材，也適合作為大數據技術相關培訓的教材和大數據技術初學者的自學資料。

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21.

TensorFlow深度學習實戰(微課視頻版)（簡體書）

出版日：2022/05/01 作者：歐陽植昊; 郭志; 呂雲翔; 王志鵬; 劉卓然 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書以深度學習框架TensorFlow為基礎，介紹機器學習的基礎知識與常用方法，全面細緻地提供了機器學習操作的原理及其在深度學習框架下的實踐步驟。全書共16章，分別介紹了深度學習基礎知識、深度學習框架及其對比、機器學習基礎知識、深度學習框架TensorFlow的基礎知識、Logistic回歸、多層感知器、卷積神經網絡與計算機視覺、神經網絡與自然語言處理以及8個實戰案例。本書將理論與實踐緊密結合，相信能為讀者提供有益的學習指導。本書適合Python深度學習初學者、機器學習算法分析從業人員以及高等院校計算機科學、軟件工程等相關專業的師生閱讀。

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22.

PaddlePaddle深度學習實踐(微課視頻版)（簡體書）

出版日：2024/08/01 作者：盧睿; 李林瑛 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

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23.

深度學習(微課視頻版)（簡體書）

出版日：2024/08/01 作者：呂雲翔; 王志鵬; 王淥汀; 劉卓然; 韓雪婷 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

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24.

機器學習入門與實戰：Python實踐應用（簡體書）

出版日：2023/04/01 作者：冷雨泉; 高慶; 閆丹琪 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書主要介紹經典的機器學習算法的原理和改進，以及Python的實例實現。本書的內容可以分成三部分：第一部分是機器學習概念篇(第1章)，充分介紹機器學習的相關概念，並且對機器學習的各種算法進行分類，以便讀者對機器學習的知識框架有整體的瞭解，從而在後續的學習中更容易接受機器學習涉及的各類算法；第二部分是Python機器學習基礎篇(第2章和第3章)，簡單介紹Python的基本使用方法、機器學習庫scikitlearn和人工智能工具集OpenAI Gym；第三部分是機器學習算法與Python實踐篇(第4～19章)，對監督學習、無/非監督學習、強化學習三大類常用算法逐一講解，包括機器學習算法的原理、算法的優缺點、算法的實例解釋以及Python的實踐應用。本書適合對人工智能、機器學習感興趣的讀者，希望用機器學習完成設計的計算機或電子信息專業的學生，準備開設機器學習、深度學習實踐課的授課老師，學習過C語言，且希望進一步提高編程水平的開發者，剛從事機器學習、語音、機器視覺、智能機器人研發的算法工程師閱讀。

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25.

Python數據分析與機器學習(微課視頻版)（簡體書）

出版日：2023/01/01 作者：楊年華 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書首先簡要介紹Python語言的基礎知識，為後續內容的學習提供基礎，接著介紹NumPy、Matplotlib和Pandas三個數據分析基礎模塊的用法，同時也為後面基於scikitlearn的機器學習提供基礎，最後介紹基於scikitlearn機器學習及其模型的評價方法、超參數調優方法。全書通過大量案例，希望能讓讀者快速提高實踐能力。本書適合作為高校本科生或研究生數據分析、機器學習等相關課程的教材或參考書，也可作為數據分析和機器學習愛好者的自學教程，還可以作為相關科研工作者與工程實踐者的參考書。

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26.

大數據標注(微課視頻版)（簡體書）

出版日：2023/02/01 作者：李穎智 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書以數據標注核心技術為基礎，以經典管理理論為依託，以數據標注工廠的管理方法為指導，以現實案例為示範，全面介紹了數據標注的基礎知識，詳細介紹了文本數據標注、圖像數據標注、語音數據標注和視頻數據標注的標注方法和實現細節，並重點介紹了以流水線管理理論為核心的數據標注企業管理方法，使從業者可以快速提升數據標注技術水平，最後通過示例說明如何將管理理念通過數據標注平臺來實現數據標注團隊的管理。全書共分為四個部分12章，第一部分包含第1～3章，主要介紹了數據標注的緣起和演變，介紹數據標注行業的發展趨勢和行業標準，闡述了數據標注的基礎知識和技術發展方向；第二部分包含第4～7章，系統闡述了文本數據標注、圖像數據標注、語音數據標注、視頻數據標注，並以具體案例來進行闡述；第三部分包含第8～11章，主要以流水線理論為基礎，設計了數據標注工廠的架構，並根據數據標注創新中心的經驗介紹了數據標注工廠的項目管理、客戶管理、質量管理、案例管理等可執行的數據標注管理方法；第四部分包含第12章，分享了數據標注平臺，就平臺的作用、架構、運行機制進行了詳細的介紹。本書適合作為高等院校計算機、軟件工程、人工智能等相關應用型專業學生的教材，同時可供對數據標注有所瞭解和從事相關工作的標注人員、管理人員和研究人員參考。

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27.

NoSQL數據庫從入門到實戰(微課視頻版)（簡體書）

出版日：2022/07/01 作者：呂雲翔; 郭婉茹; 余志浩; 賀祺; 郭宇光 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書基礎理論和實際案例相結合，循序漸進地介紹了多種NoSQL數據庫，全面系統地說明了多種NoSQL數據庫的使用方法和適用範疇，並通過四個具體案例闡述了NoSQL數據庫在實際生活中的應用。全書共13章，分別介紹NoSQL數據庫基本原理、文檔數據庫與MongoDB、列族數據庫與HBase、鍵值數據庫與Redis和圖數據庫與Neo4j等知識，書中的每種數據庫都有相應的實現代碼和實例。本書主要面向廣大從事數據分析或軟件工程的專業人員，從事高等教育的專任教師，高等院校的在讀學生及相關領域的廣大科研人員。

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28.

數據分析實踐教程（簡體書）

出版日：2024/07/01 作者：張喆; 楊擴; 吳丹; 夏佳楠; 管慶吉 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

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數據倉庫與數據挖掘(Python+Hadoop+Hive)(微課視頻版)（簡體書）

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29.

數據倉庫與數據挖掘(Python+Hadoop+Hive)(微課視頻版)（簡體書）

出版日：2023/04/01 作者：魏偉一; 張國治; 秦紅武 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書主要介紹數據倉庫與數據挖掘的基本概念和方法，包括數據預處理、數據倉庫與連線分析處理、數據倉庫設計與開發、回歸分析、關聯規則挖掘、分類、聚類、神經網絡與深度學習、離群點檢測以及文本和時序數據挖掘等內容。各章力求原理敘述清晰，易於理解，突出理論聯繫實際，輔以代碼實踐與指導，引領讀者更好地理解與應用算法，快速邁進數據倉庫與數據挖掘領域。本書可作為高等學校計算機科學與技術、數據科學與大數據技術等相關專業的教材，也可作為科研人員、工程師和大數據愛好者的參考書。

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30.

深度強化學習：原理、算法與PyTorch實戰(微課視頻版)（簡體書）

出版日：2021/08/01 作者：劉全; 黃志剛 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

圍繞著MDP模型，闡述動態規劃、蒙特卡羅、動態規劃等有窮表格式強化學習方法。在深度強化學習框架PyTorch下，闡述DQN,DDDPG,A3C等算法。本書以實例為導向，深度淺出地講解相關算法。全書采用完整的數學體系，各章內容循序漸進，嚴謹地講授強化學習的理論基礎，主要定理均給出證明過程。基於理論講解強化學習算法，覆蓋了所有主流強化學習算法，包括資格跡等經典算法和深度確定性梯度策略等深度強化學習算法。適合本科以上的人工智能相關專業學生及工程人員。

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31.

Python與數據分析及可視化(微課視頻版)（簡體書）

出版日：2022/01/01 作者：李魯群; 李曉豐; 張波 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

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32.

大數據技術入門：Hadoop + Spark（簡體書）

出版日：2022/01/01 作者：于海浩; 劉志坤 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書基礎理論、應用開發以及實際案例相結合，圍繞Hadoop、Spark生態圈循序漸進地介紹關於大數據技術領域中的基礎知識、應用開發技術和基於Spark的常見機器學習算法，最後以兩個實戰案例全面、系統地應用了本書介紹的基礎知識和應用開發方法。全書共14章，分別為大數據概述、Hadoop簡介及安裝部署、HDFS、MapReduce計算框架、Hive數據倉庫、HBase分布式數據庫、Spark基礎、Spark RDD彈性分布式數據集、Spark SQL、Spark Streaming實時計算框架、Spark Streaming與Flume、Kafka的整合、Spark MLlib 機器學習、實戰案例——分布式優惠券後臺應用系統和實戰案例——新聞話題實時統計分析系統，書中的每個知識點都有相應的實現代碼和實例。本書主要面向廣大從事大數據分析、應用開發、機器學習、數據挖掘的專業人員以及從事高校信息技術專業的教師和高等院校的在讀學生及相關領域的廣大科研人員。

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33.

大數據可視化技術與應用(第2版‧微課視頻版)（簡體書）

出版日：2023/10/01 作者：黃源; 任東哲 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書主要介紹大數據可視化的基本概念和相應的技術應用。全書內容共10章，分別為大數據可視化概述、大數據可視化原理、大數據可視化方法、數據可視化工具、Excel數據可視化、Tableau數據可視化、ECharts與pyecharts數據可視化、Python數據可視化、大數據可視化行業分析以及大數據可視化綜合實訓。本書將理論與實踐操作相結合，通過大量的案例幫助讀者快速瞭解和應用大數據分析的相關技術,並且對於書中重要的、核心的知識點加大練習的比例，以使讀者達到熟練應用的目的。本書可作為大數據、雲計算、軟件技術、信息管理、計算機網絡等專業的教材，可也作為大數據愛好者的自學參考書。

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34.

統計機器學習及R實現（簡體書）

出版日：2023/10/01 作者：孫德山 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

為了掃清讀者對後面章節學習的障礙，本書首先從需要的數學基礎講起，然後以傳統的線性模型為引導，逐步學習支持向量機、深度學習、集成學習等當下比較流行的算法。本書在講清理論知識的同時，注重對學習算法的實現，使讀者知其然又知所以然。本書使用的軟件是R語言，R是開源軟件，獲取方便，操作簡單，對新的學習算法更新速度快。本書適合高等院校人工智能、計算機、自動化、統計學等相關專業的研究生或本科生使用，也可供相關領域的研究人員和工程技術人員參考。

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35.

雲計算導論（簡體書）

出版日：2020/06/01 作者：呂雲翔 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書從雲計算最基本的概念開始, 由淺人深地帶領讀者領會雲計算的精髓, 以梳理知識脈絡和要點的方式帶領讀者進人雲計算知識的殿堂。本書的第1章和第2章為雲計算的基礎部分, 介紹雲計算的產生、發展以及基本概念; 第3-8章為雲計算的技術部分, 介紹虛擬化、雲安全、分布式文件系統、數據處理與並行編程技術、分布式存儲系統等; 第9章介紹當前一些熱門的雲計算的應用; 第10章為綜合實踐, 主要通過實驗講解主流

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機器學習：Python+sklearn+TensorFlow 2.0(微課視頻版)（簡體書）

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36.

機器學習：Python+sklearn+TensorFlow 2.0(微課視頻版)（簡體書）

出版日：2020/09/01 作者：王衡軍 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書討論了機器學習的基本問題和基本算法。從方便學習的目的出發，本書主要以聚類任務、回歸任務、分類任務、標注任務、概率模型、神經網絡模型、深度學習模型七個主題對相關內容進行組織。前四個主題以機器學習的四個主要任務為核心討論相關算法及基礎知識。概率類模型和神經網絡類模型可以完成聚類、回歸、分類和標注等多類任務，但它們各有自成體系的基礎知識，因此各設一個主題進行集中討論，可能更方便讀者理解。深度學習模型

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37.

Python機器學習：數據分析與評分卡建模（簡體書）

出版日：2019/05/01 作者：翟錕; 胡鋒; 周曉然 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書從零基礎入門，內含豐富項目案例實戰演練，詳細講解了Python的環境搭建、基本語法結構、趣味應用、分析與建模以及完整的項目案例。

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38.

人工智能算法與實戰：Python+PyTorch(微課視頻版)（簡體書）

出版日：2020/09/01 作者：于祥雨; 李旭靜; 邵新平 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書可視為一本以問題為導向的書籍, 非常適合具備一定數據基礎和Python基礎的讀者學習,作為一本數據科學的基礎書籍,讀者可以在短時間內學習數據科學的經典算法。主要闡述 python3 基礎內容；常用模塊進行扼要闡述和實例操作；常見統計量, 數據轉換, 以及多維數組等內容, 並通過代碼實現；特色是以問題導向的方式闡述了常見的 12 種經典算法；並介紹了 pytorch 的相關內容, 並扼要闡述了

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39.

算法設計與分析(Python版)(微課視頻版)（簡體書）

出版日：2021/03/01 作者：王秋芬 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

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40.

Python數據分析實戰：數據採集、分析及可視化(微課視頻版)（簡體書）

出版日：2024/08/01 作者：沈桂蘭; 李玉霞; 薛雲; 陳默 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

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