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本书基于作者多年的研究成果，详细介绍了跨数据中心机器学习的训练系统设计和通信优化技术。本书面向多数据中心间的分布式机器学习系统，针对多数据中心间有限的传输带宽、动态异构资源，以及异构数据分布三重挑战，自底向上讨论梯度传输协议、流量传送调度、高效通信架构、压缩传输机制、同步优化算法、异构数据优化算法六个层次的优化技术，旨在提升分布式机器学习系统的训练效率和模型性能，突破跨数据中心机器学习的通信瓶颈和数据壁垒，实现多数据中心算力和数据资源的高效整合。本书可作为跨数据中心机器学习的参考资料，供人工智能

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本书是《Scikit-learn机器学习详解》（潘风文编著）的进阶篇，讲解了Sklearn（Scikit-learn）机器学习框架的各种高级应用技术，包括数据集导入工具、集成学习、模型选择和交叉验证、异常检测、管道、 信号分解、模型持久化以及Sklearn系统高级配置。通过本书的学习，读者可快速掌握Sklearn框架的高级知识，迈入人工智能殿堂的大门。本书适合有志于从事机器学习、人工智能技术开发的人员或爱好者使用，也可作为相关专业的教材。

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本书首先系统总结了网络行为分析的相关研究背景和最新进展, 重点针对“整体”“个体”“主机群”网络行为的研究现状进行了系统对比和总结, 分析了网络行为特征和异常检测方法在检测率、运行效率、全面性和新性异常行为的识别能力等方面的不足。其次, 针对这些不足, 结合图论、特征工程、聚类、信息论等技术, 以网络流量作为切入点, 基于网络上所运载数据包呈现的网络行为属性, 从宏观到微观, 由整体到局部, 系统研究了整体网络行为、网络个体行为和主机群行为, 定义了更为有效的行为特征集、异常检测模型以

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