数据科学实战
￥ 10.82 1.4折 ￥ 79 九五品
仅1件
作者[美]舒特(Rachel Schutt),[美]奥尼尔(Ca
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115383495
出版时间2015-03
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数290页
字数487千字
定价79元
上书时间2024-12-16
商品详情
- 品相描述：九五品
- 商品描述
-
基本信息
书名:数据科学实战
定价：79.00元
作者:[美]舒特(Rachel Schutt),[美]奥尼尔(Cathy O'Neil)
出版社：人民邮电出版社
出版日期：2015-03-01
ISBN：9787115383495
字数：487
页码：290
版次：1
装帧：平装
开本：16开
商品重量：
编辑推荐
内容提要
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。
目录
作者介绍关于封面图前言章简介：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网页抓取：APl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0章社交网络与数据新闻学1章因果关系研究2章流行病学3章从竞赛中学到的：数据泄漏和模型评价4章数据工程：Mapreduce pregel、Hadoop5章听听学生学们怎么说6章下一代数据科学家、自大狂和职业道德
作者介绍
序言
-
【封面】
— 没有更多了 —
以下为对购买帮助不大的评价