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基于大数据实现建模或画像需要通过专门的数据源以及互联网获取多种形式的数据才能完成。数据源多样化给数据带来了数据统一表达、数据规格化、降维等一系列问题。本书将深入研究互联网大数据的特点,研究数据预处理、约简、降维、用户建模等问题,探索在互联网大数据环境下的用户准确画像等问题。

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数据智能是以数据为中心、以“感一知一用”为模式的人工智能，也可以说是以数据获取、加工、处理、分析、应用为智能特征的人工智能。数据智能包括智能感知、智能认知（机器学习）、智能控制/智能决策等方面，是近代人工智能研究最为活跃、应用最为普遍的部分。本分册主要从深度生成模型、生成式对抗网络、模型驱动深度学习、自步一课程学习、强

随着信息社会的不断发展，大数据的价值已被社会全面认可，如何从大数据中挖掘有价值的知识和规律面临着巨大技术挑战。离群数据作为数据挖掘的一个重要分支，可从大数据中发现与众不同的、意义深远的特殊现象。《海量高维离群数据挖掘方法与技术》以离群数据挖掘及并行计算为研究对象，对基于距离的离群数据挖掘、基于加权k近邻的离群数据挖掘、

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飞桨PaddlePaddleFluid是百度推出的深度学习框架，不仅支撑了百度公司的很多业务和应用，而且随着其开源过程的推进，在很多行业得到普及、应用和关注。本书基于*的飞桨PaddlePaddleFluid版本，以真实的应用案例介绍如何用飞桨PaddlePaddle解决主流的深度学习问题。全书共14章。本书首先介绍了

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