5年内，城市将变得像人一样具备意识。当等车的人增多时，将有更多的公交车自动运行。医生也将使用你的DNA为你定制诊疗建议，即使是癌症这种重大疾病，也可以借助智能计算在几分钟内完成诊断和治疗规划。　　5年内，实体零售店将了解你的偏好，并利用增强现实技术将网络信息带到消费者可以看得见、摸得着的地方。复杂的分析可以帮助老师实时追踪你的学习进程，为你定制学习计划。数字保镖可以保护的账号和身份信息

大数据可视化交互设计中，有四种比较典型的交互模式，解决数据的复杂性问题。分别是动态改变视图、多视图关联、视图内容约减、焦点+上下文。

编辑推荐机器学习关注于预测，其核心是一种基于数学和算法的技术，要掌握该技术，需要对数学及统计概念有深入理解，能够熟练使用R 语言或者其他编程语言。本书通过集中介绍两类可以进行有效预测的机器学习算法，展示了如何使用Python 编程语言完成机器学习任务，从而降低机器学习难度，使机器学习能够被更广泛的人群掌握。作者利用多年的机器学习经验带领读者设计、构建并实现自己的机器学习方案。本书尽可能地用...

内容简介TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已得到广泛应用。《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》为TensorFlow入门参考书，旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识..

高维指数据具有多个独立属性，多元指数据具有多个相关属性。怎样在视觉空间（三维空间/二维平面）上表达？

随着互联网、移动互联网和物联网的发展，我们已经切实地迎来了一个大数据的时代。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合，对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。为此，7月11日，培训中心“云环境下大数据挖掘和分析技术实战”公开课在北京举行。本课程从大数据挖掘分析技术实战的角度，结合理论和实践，全方位地介绍基于Yarn的Mahout和基于Spark的MLl

在移动互联网时代下，单一的数据分析人才不但要提高技术水平，还要与时俱进，懂得从产品运营中获取数据，分析出更有价值的产品，满足用户日益增长的需求体验！

随着近年来数据资源的日益丰富，从数据资源提取信息和知识进行辅助决策非常必要。如何从企业内部众多的信息系统中提取真正反映企业运营状况的有效信息资源、深入挖掘价值客户信息，从而提高经营管理决策的支撑能力和快速响应能力，以期对纷繁变化的市场和竞争对手有足够的洞察力、掌控力和预判力，成为企业下一阶段信息系统建设的目标和方向。而这一目标正是要靠IT领域中的数据仓库和商务智能技术来实现和达到。本次培训重在

回归分析是对多个自变量(又称为预测变量)建立一个函数来预测因变量(又称为响应变量的值)。

通过提供对更广泛信息集的访问，大数据就可以为数据分析师和业务用户产生分析见解提供一臂之力。成功的大数据分析应用程序会揭示某些趋势和模式,以此来为决策制定提供更好的服务，并会指出新的创收机会和让企业领先于他们的商业竞争对手的方法。但首先，企业往往需要增强他们现有的IT基础设施建设以及数据管理流程以支持大数据架构的规模和复杂性。　　Hadoop系统和NoSQL数据库已经成为管理大数据环境的重要工具