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《数据科学入门》pdf电子书百度网盘下载

简介 数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业,有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。本书从零开始讲解数据科学工作,教授数据科学工作所必需的黑客技能,并带...
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数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业,有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。本书从零开始讲解数据科学工作,教授数据科学工作所必需的黑客技能,并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。

作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境,亲手搭建工具和实现算法,并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。

通过阅读本书,你可以:

学到一堂Python速成课;

学习线性代数、统计和概率论的基本方法,了解它们是怎样应用在数据科学中的;

掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据;

深入理解机器学习的基础;

运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型;

探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce和数据库。


第1章 导论  1
第2章 Python速成  13
第3章 可视化数据  34
第4章 线性代数  45
第5章 统计学  53
第6章 概率  64
第7章 假设与推断  75
第8章 梯度下降  86
第9章 获取数据  94
第10章 数据工作  112
第11章 机器学习  130
第12章 k近邻法  139
第13章 朴素贝叶斯算法  152
第14章 简单线性回归  159
第15章 多重回归分析  164
第16章 逻辑回归  173
第17章 决策树  185
第18章 神经网络  196
第19章 聚类分析  208
第20章 自然语言处理  222
第21章 网络分析  237
第22章 推荐系统  249
第23章 数据库与SQL  257
第24章 MapReduce  270
第25章 数据科学前瞻  278

 

 

 

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