《搜索引擎零距离:基于Ruby+Java搜索引擎原理与实现》的内容中,既有教科书式的理论阐述,也有“七天入门”式的实例解析,还有《Linux内核情景分析》风格的细致的代码分析,甚至还有一些英语文献翻译,从初学者到有一定经验的搜索引擎开发人员,各个层次的读者都能找到一些适合自己阅读的章节。随着网络信息资源的急剧增长,人们越来越多地关注如何快速有效地从海量的网络信息中,抽取出潜在的、有价值的信息,使之有效地在管理和决策中发挥作用。搜索引擎技术解决了用户检索网络信息的困难,目前搜索引擎技术正成为计算机科学界和信息产业界争相研究、开发的对象。《搜索引擎零距离:基于Ruby+Java搜索引擎原理与实现》的作者是一位资深的搜索引擎开发人员,书中对数据获取(网络信息挖掘)与数据检索(搜索引擎)两个方面作了深入的介
R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具,也是一个强大的开发与应用平台。在大数据时代,任何与数据相关的难题,都可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业,可以通过R这一工具来实现量化金融建模与量化交易。 帕勒姆·吉特、普拉桑特·瓦次著的《量化交易学习指南--基于R语言》包括9章内容,书中包含诸多真实的金融案例,旨在通过循序渐进的讲解帮助读者了解R,并学会在量化金融与量化交易中使用R。本书还介绍了有关统计建模、计量分析与小波分析、时间序列建模、算法交易、基于机器学习的交易、风险管理、衍生品定价等重要内容。 本书适合对R及其应用感兴趣的读者阅读,尤其适合想要在量化交易中使用R的读者学习。本书并不要求读者具备R编程的知识,但希望读者对数学分析有一些了解。
林智章、张良均主编的《R语言编程基础(大数据人才培养规划教材)》以理论结合示例操作的方式,全面介绍了R语言编程基础及其知识的应用,讲解了利用R语言解决部分实际问题的方法。全书共7章:第1章为R语言概述,包括学习R语言的优势、R语言的编译环境、R包的获取及加载、R包的内置数据等;第2~6章主要介绍R语言的数据对象与数据读写、数据集基本处理、函数与控制流、初级绘图、 绘图:第7章主要介绍可视化数据挖掘工具Rattle。本书的每章都包含了课后习题,通过练习帮助读者巩固所学的内容。 本书可以作为高校大数据技术类专业教材,也可作为大数据技术爱好者自学用书。
R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具,也是一个强大的开发与应用平台。在大数据时代,任何与数据相关的难题,都可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业,可以通过R这一工具来实现量化金融建模与量化交易。 帕勒姆·吉特、普拉桑特·瓦次著的《量化交易学习指南--基于R语言》包括9章内容,书中包含诸多真实的金融案例,旨在通过循序渐进的讲解帮助读者了解R,并学会在量化金融与量化交易中使用R。本书还介绍了有关统计建模、计量分析与小波分析、时间序列建模、算法交易、基于机器学习的交易、风险管理、衍生品定价等重要内容。 本书适合对R及其应用感兴趣的读者阅读,尤其适合想要在量化交易中使用R的读者学习。本书并不要求读者具备R编程的知识,但希望读者对数学分析有一些了解。
本书为日本公认的的Ruby入门教程。松本行弘亲自审校并作序。本书支持的Ruby2.0,也附带讲解了可运行于1.9版本的代码,事无巨细且通俗易懂地讲解了编写程序时所需要的变量、常量、方法、类、流程控制等的语法,以及主要类的使用方法和简单的应用,让没有编程经验的读者也能轻松掌握Ruby,找到属于自己的快乐编程方式,做到融会贯通并灵活运用到实际工作中。本书适合Ruby初学者学习参考,有一定Ruby编程基础的读者若想再回顾一下Ruby的各知识点,本书也能提供不少帮助。
R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具,也是一个强大的开发与应用平台。在大数据时代,任何与数据相关的难题,都可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业,可以通过R这一工具来实现量化金融建模与量化交易。 帕勒姆·吉特、普拉桑特·瓦次著的《量化交易学习指南--基于R语言》包括9章内容,书中包含诸多真实的金融案例,旨在通过循序渐进的讲解帮助读者了解R,并学会在量化金融与量化交易中使用R。本书还介绍了有关统计建模、计量分析与小波分析、时间序列建模、算法交易、基于机器学习的交易、风险管理、衍生品定价等重要内容。 本书适合对R及其应用感兴趣的读者阅读,尤其适合想要在量化交易中使用R的读者学习。本书并不要求读者具备R编程的知识,但希望读者对数学分析有一些了解。
R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具,也是一个强大的开发与应用平台。在大数据时代,任何与数据相关的难题,都可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业,可以通过R这一工具来实现量化金融建模与量化交易。 帕勒姆·吉特、普拉桑特·瓦次著的《量化交易学习指南--基于R语言》包括9章内容,书中包含诸多真实的金融案例,旨在通过循序渐进的讲解帮助读者了解R,并学会在量化金融与量化交易中使用R。本书还介绍了有关统计建模、计量分析与小波分析、时间序列建模、算法交易、基于机器学习的交易、风险管理、衍生品定价等重要内容。 本书适合对R及其应用感兴趣的读者阅读,尤其适合想要在量化交易中使用R的读者学习。本书并不要求读者具备R编程的知识,但希望读者对数学分析有一些了解。
R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具,也是一个强大的开发与应用平台。在大数据时代,任何与数据相关的难题,都可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业,可以通过R这一工具来实现量化金融建模与量化交易。 帕勒姆·吉特、普拉桑特·瓦次著的《量化交易学习指南--基于R语言》包括9章内容,书中包含诸多真实的金融案例,旨在通过循序渐进的讲解帮助读者了解R,并学会在量化金融与量化交易中使用R。本书还介绍了有关统计建模、计量分析与小波分析、时间序列建模、算法交易、基于机器学习的交易、风险管理、衍生品定价等重要内容。 本书适合对R及其应用感兴趣的读者阅读,尤其适合想要在量化交易中使用R的读者学习。本书并不要求读者具备R编程的知识,但希望读者对数学分析有一些了解。