CODEDRAGON ㆍDevelopment/AI
Mining of Massive Datasets - The 2nd edition of the book (v2.1)
· 데이터 마이닝 분야에서 다뤄지는 핵심 문제들을 빅데이터에 적용 가능한 알고리즘으로 구현할 수 있는 방법에 초점을 맞춘 스탠퍼드 대학의 교재입니다.
· 데이터 마이닝의 기본 원리부터 머신 러닝까지 다루고 있습니다.
· 넷플릭스와 전자상거래의 추천 시스템, 검색 엔진의 기본 원리 등을 사례로 설명하고 있습니다.
Chapter |
Title |
Book |
Slides |
|
|
Videos |
|
Preface and Table of Contents |
|
|
|
|
|
Chapter 1 |
Data Mining |
|
|
|||
Chapter 2 |
Map-Reduce and the New Software Stack |
|
||||
Chapter 3 |
Finding Similar Items |
|
||||
Chapter 4 |
Mining Data Streams |
Part 1: Part 2: |
||||
Chapter 5 |
Link Analysis |
Part 1: Part 2: |
||||
Chapter 6 |
Frequent Itemsets |
|
||||
Chapter 7 |
Clustering |
|
||||
Chapter 8 |
Advertising on the Web |
|
||||
Chapter 9 |
Recommendation Systems |
Part 1: Part 2: |
||||
Chapter 10 |
Mining Social-Network Graphs |
Part 1: Part 2: |
||||
Chapter 11 |
Dimensionality Reduction |
|
||||
Chapter 12 |
Large-Scale Machine Learning |
Part 1: Part 2: |
||||
|
Index |
|
|
|
|
|
|
Errata |
|
|
|
|
직접 다운로드
or
http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/book.pdf
http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/bookL.pdf
'Development > AI' 카테고리의 다른 글
Google Data Studio (구글 데이터 스튜디오) - 데이터 시각화 도구 (0) | 2017.02.16 |
---|---|
Pixel Recursive Super Resolution(픽셀 재귀 슈퍼 레졸루션) - 구글 브레인(Google Brain), 인공지능 연구, 모자이크 제거하는 기술 (0) | 2017.02.10 |
NLP를 위한 딥러닝 가이드 (0) | 2017.01.31 |
인지 서비스 기능 비교 - Microsoft, IBM, Google, Amazon (0) | 2017.01.13 |
네이버 데이터랩(NAVER DataLab) - 검색어로 알아보는 대한민국, 지역통계(지역별 관심도), 지역통계(카드사용통계), 데이터 융합분석, 공공데이터 (0) | 2016.12.27 |