大数据与机器学习

基本信息

• 商品名称：大数据与机器学习(复杂社会的政治分析)
• 作者：董青岭
• 定价：80
• 出版社：时事出版社
• ISBN号：9787519501365

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2018-02-01
• 印刷时间：2018-02-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：204
• 字数：200千字

目录

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