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绪论 争论中的大数据、机器学习与未来政治
上篇 数据主义
章 数据军团:权力政治的算法角逐
节 复杂社会的演进:决策的相互扰动
第二节 同意的社会计算:传统民调的罪与罚
第三节 数据较量:美国大选幕后的算法操盘手
第二章 高频统计:选举中的政治预测
节 贝叶斯定理:纳特·西尔弗和他的538网站
第二节 预测偏差:538网站的数据陷阱
第三节 另类统计: 高频争议即为 大影响力
第三章 数据外交:一场即将到来的外交革命
节 从数字外交到数据外交:数据力量的崛起
第二节 从技术变革到当前争议:外交决策的数据冲击
第三节 从理论假说到案例实践:数据驱动的外交创新
第四节 未来前景与关键障碍:数据外交的拓展空间
下篇 数据原理
第四章 文本分析:情感与意图的自动识别
节 分词原理:非结构化数据的结构化处理
第二节 情感分析:挖掘文本叙述中的情绪波动
第三节 主题模型:探索政治文本的隐含语义结构
第五章 社会网络:圈子里的政治文化
节 社会网络:以关系为中心的政治度量
第二节 强联系与弱联系:政治系统中的信息传递
第三节 中心性分析:发掘政治网络中的关键节点
第六章 机器学习:暴力冲突的社会感知
节 谢林模型:从计算机模拟到机器学习
第二节 学习原理:从有监督学习到无监督学习
第三节 神经网络:仿生人脑与社会情景的模式识别
第四节 预警未来:冲突预测的当前障碍
参考文献
常用数据网站
后记