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    数据科学实战 PDF 下载


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    资料简介:
     本书脱胎于哥伦比亚大学“数据科学导论”课程的教学讲义,它界定了数据科学的研究范畴,是一本注重人文精神,多角度、全方位、深入介绍数据科学的实用指南,堪称大数据时代的实战宝典。本书旨在让读者能够举一反三地解决重要问题,内容包括:数据科学及工作流程、统计模型与机器学习算法、信息提取与统计变量创建、数据可视化与社交网络、预测模型与因果分析、数据预处理与工程方法。另外,本书还将带领读者展望数据科学未来的发展。
     
    资料目录:
    作者介绍
    关于封面图
    前言
    第1章简介:什么是数据科学
     1.1大数据和数据科学的喧嚣
     1.2冲出迷雾
     1.3为什么是现在
     1.4数据科学的现状和历史
     1.5数据科学的知识结构
     1.6思维实验:元定义
     1.7什么是数据科学家
      1.7.1学术界对数据科学家的定义
      1.7.2工业界对数据科学家的定义
    第2章统计推断、探索性数据分析和数据科学工作流程
     2.1大数据时代的统计学思考
      2.1.1统计推断
      2.1.2总体和样本
      2.1.3大数据的总体和样本
      2.1.4大数据意味着大胆的假设
      2.1.5建模
     2.2探索性数据分析
      2.2.1探索性数据分析的哲学
      2.2.2练习:探索性数据分析
     2.3数据科学的工作流程
     2.4思维实验:如何模拟混沌
     2.5案例学习:RealDirect
      2.5.1RealDirect是如何赚钱的
      2.5.2练一练:RealDirect公司的数据策略
    第3章算法
     3.1机器学习算法
     3.2三大基本算法
      3.2.1线性回归模型
      3.2.2足近邻模型(k-NN)
      3.2.3I(均值算法
     3.3练习:机器学习算法基础
     3.4总结
     3.5思维实验:关于统计学家的自动化
    第4章垃圾邮件过滤器、朴素贝叶斯与数据清理
     4.1思维实验:从实例中学习
      4.1.1线性回归为何不适用
      4.1.2l(近邻效果如何
     4.2朴素贝叶斯模型
      4.2.1贝叶斯法则
      4.2.2个别单词的过滤器
      4.2.3直通朴素贝叶斯
     4.3拉普拉斯平滑法
     4.4对比朴素贝叶斯和k近邻
     4.5Bash代码示例”
     4.6网页抓?。篈Pl和其他工具
     4.7Jake的练习题:文章分类问题中的朴素贝叶斯模型
    第5章逻辑回归
     5.1思维实验
     5.2分类器
      5.2.1运行时间
      5.2.2你自己
      5.2.3模型的可解释性
      5.2.4可扩展性
     ……
    第6章时间戳数据与金融建模
    第7章从数据到结论
    第8章构建面向大量用户的推荐引擎
    第9章数据可视化与欺诈侦测
    第10章社交网络与数据新闻学
    第11章因果关系研究
    第12章流行病学
    第13章从竞赛中学到的:数据泄漏和模型评价
    第14章数据工程:Mapreduce pregel、Hadoop
    第15章听听学生学们怎么说
    第16章下一代数据科学家、自大狂和职业道德

     
     
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