大数据分析的神经网络方法_章毅

资 源 简 介

大数据分析的神经网络方法_章毅

详 情 说 明

《大数据分析的神经网络方法》一书由章毅教授撰写，系统介绍了神经网络技术在大数据分析领域的应用与理论基础。该书从传统机器学习方法切入，逐步过渡到深度神经网络模型，重点阐述了如何利用神经网络的强大非线性建模能力处理海量、高维、异构的大数据特性。

核心内容涵盖前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等经典架构，特别探讨了这些模型在大规模数据场景下的优化策略，包括并行计算、参数压缩和分布式训练等技术难点。书中还分析了神经网络与Hadoop、Spark等大数据平台的结合方式，以及在实际工业场景中的落地案例。

区别于常规神经网络教材，本书的特色在于将理论推导与实际大数据问题紧密结合，例如通过神经网络解决用户画像、异常检测、时序预测等典型大数据任务。对于希望掌握AI时代大数据分析关键技术的研究者和工程师具有重要参考价值。