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兹马思-数学第一资源

数据科学的并行计算。用R,C++和CUDA中的例子。(英语) Zbl 1330.68010
查普曼&霍尔/CRC R系列. 佛罗里达州博卡拉顿:CRC出版社(ISBN 978-1-4665-8701-4/hbk)。二十三,324页。(2016年)。
这本书是一本现代数据科学并行计算手册。为此,本书提供了一系列R、C++和CUDA语言的算法,用于解决数据科学中的许多问题,包括统计学、数据挖掘和机器学习、模式识别等。第1章介绍了并行处理中的一个介绍性代码示例。第2章解释了哪些因素可以降低并行程序的速度。第三章介绍了并行循环调度的原理。第4-7章讨论了编程语言中并行处理的共享内存范例。第8章给出了消息传递范式。MapReduce计算、并行排序和合并在接下来的两章中有广泛的解释。在第11章中演示了使用上述所有语言的并行滤波操作、累计和的并行计算等示例。第12章概述了用于求解各种问题的并行矩阵运算,如图连通性、高斯消去和LU分解、Jacobi算法、QR分解等。第13章讨论了将许多非难为情的并行(EP)应用程序转换为统计上等效的EP代用品以降低其计算复杂度的方法。
总之,这本书提供了数据科学中许多例子的代码,包括统计学、数据挖掘和机器学习。它解释了有多少软件包可以简化多核机器和图形处理单元(GPU)的编程。所有的例子都是令人心酸的,并且演示文稿使所有读者都能轻松地阅读到这些内容,包括研究人员和各个学科的学生。

理学硕士:
68-02年 与计算机科学有关的研究展览会(专著、调查文章)
62小时30分 分类和区分;聚类分析(统计方面)
6815奈拉 程序设计语言理论
68N19 其他编程范例(面向对象、顺序、并发、自动等)
68分05秒 数据结构
68T05型 人工智能中的学习与自适应系统
68吨10 模式识别,语音识别
68宽10 计算机科学中的并行算法
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