斯坦福大学stanford
https://www.stanford.edu/
斯坦福大学（Stanford University），全名小利兰·斯坦福大学（Leland Stanford Junior University），简称“斯坦福（Stanford）”，位于美国加州旧金山湾区南部的帕罗奥多市（Palo Alto）境内 [1] ，临近世界著名高科技园区硅谷，是世界著名的私立研究型大学 [1] 。斯坦福大学占地约33平方公里（8180英亩） [2] ，是美国占地面积第六大的大学 [3] 。
学术方面，斯坦福大学与旧金山北湾的加州大学伯克利分校共同构成了美国西部的学术中心 [4] 。据相关机构统计，截止至2018年10月，共有83位斯坦福校友、教授及研究人员曾获得诺贝尔奖、位列世界第七 [5] ；27位曾获得图灵奖（计算机界最高奖）、位列世界第一 [6-7] ；8位曾获得过菲尔兹奖（数学界最高奖）、位列世界第八 [8-9] 。2018-19年，斯坦福大学在ARWU世界大学学术排名、QS世界大学排名中均位列世界第二 [4] [10] ，在泰晤士高等教育世界大学排名、USNews世界大学排名中均位列世界第三 [11-12] 。2018-19年，斯坦福大学位列《泰晤士高等教育》世界大学声誉排名世界第三 [13] 。
斯坦福大学为硅谷（Silicon Valley）的形成和崛起奠定了坚实的基础 [14] ，培养了众多高科技公司的领导者，这其中就包括惠普、谷歌、雅虎、耐克、罗技、Snapchat、美国艺电公司、太阳微系统、NVIDIA、思科及LinkedIn等公司的创办人 [14-17] 。此外，斯坦福大学的校友涵盖30名富豪企业家及17名太空员，亦为培养最多美国国会成员的院校之一。根据《福布斯》2010年盘点的亿万富翁最多的大学，斯坦福大学名列第二，亿万富翁数量达28位，仅次于哈佛大学 [17] 。
Mining of Massive Datasets
http://www.mmds.org/
The 2nd edition of the book (v2.1)
The following is the second edition of the book. There are three new chapters, on mining large graphs, dimensionality reduction, and machine learning. There is also a revised Chapter 2 that treats map-reduce programming in a manner closer to how it is used in practice.
Together with each chapter there is aslo a set of lecture slides that we use for teaching Stanford CS246: Mining Massive Datasets course. Note that the slides do not necessarily cover all the material convered in the corresponding chapters.
| Chapter | Title | Book | Slides | Videos | ||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Preface and Table of Contents | ||||||||||||||||||||
| Chapter 1 | Data Mining | PPT | ||||||||||||||||||
| Chapter 2 | Map-Reduce and the New Software Stack | PPT | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | ||||||||||
| Chapter 3 | Finding Similar Items | PPT | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | |||||
| Chapter 4 | Mining Data Streams |
Part 1: Part 2: |
PDF |
PPT PPT |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||||||||||
| Chapter 5 | Link Analysis |
Part 1: Part 2: |
PDF |
PPT PPT |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | ||
| Chapter 6 | Frequent Itemsets | PPT | 1 | 2 | 3 | 4 | ||||||||||||||
| Chapter 7 | Clustering | PPT | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||||||||||||
| Chapter 8 | Advertising on the Web | PPT | 1 | 2 | 3 | 4 | ||||||||||||||
| Chapter 9 | Recommendation Systems |
Part 1: Part 2: |
PDF |
PPT PPT |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||||||||||
| Chapter 10 | Mining Social-Network Graphs |
Part 1: Part 2: |
PDF |
PPT PPT |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | ||||
| Chapter 11 | Dimensionality Reduction | PPT | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | ||||||
| Chapter 12 | Large-Scale Machine Learning |
Part 1: Part 2: |
PDF |
PPT PPT |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | ||||
| Index | ||||||||||||||||||||
| Errata | HTML | |||||||||||||||||||
Download the latest version of the book as a single big PDF file (511 pages, 3 MB).
Download the full version of the book with a hyper-linked table of contents that make it easy to jump around: PDF file (513 pages, 3.69 MB).
The Errata for the second edition of the book: HTML.
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