大话数据科学
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作者陈文贤编著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302551300
出版时间2020-07
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数382页
字数528千字
定价128元
货号SC:9787302551300
上书时间2024-11-05
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商品详情
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作者简介:
" 本书以独特的方式讲解数据科学，不仅让读者可以轻松学习数据科学理论，又可以动手（手算和机算）
进行数据科学实战。本书特色：全彩印刷，图形、表格、思维导图丰富；避免深奥的数学证明，采用简单
的数学说明；用各种学习图将本书内容贯穿起来；实战计算，包含小型数据的演算和大型数据的实战程序。
本书共13章，内容涵盖丰富的数据科学模型，包含关联分析、聚类分析、贝叶斯分类、近邻法、决策树、
降维分析、回归模型等算法。利用小数据例题介绍计算步骤，同时用R语言验证计算结果。另外，也有大
数据的案例数据，例如：推荐系统、支持向量机、集成学习等。另外，本书只有大数据的案例数据用R语
言计算。
本书适合各个专业领域（包含金融、电商、保险、互联网等行业）想掌握数据科学的读者，也可以作
为高校、社会培训机构教材。由于内容比较多，教师可自行选择教学内容。
"
主编推荐:
"数据科学作为一门新兴的学科，正在高速发展并落地应用。当前的各行各业都充满了数据，这些数据的类型多种多样，不仅包括传统的结构化数据，也包括网页、文本、图像、视频、语音等非结构化数据。
数据科学涵盖的体系甚广，对某一领域进行数据科学研究，首先要研究该领域（比如生物信息学、天体信息学、数字地球等）的特性，然后通过包括统计学、机器学习、数据挖掘、数据库等技术从中分析出需要的结果。这些学科都是数据科学的重要组成部分，只有把它们有机地整合在一起，才能形成整个数据科学的全貌。
陈文贤老师作为数据科学的早期探索者，积累了大量科研经验，更为难得的是，陈老师擅用与科班教材截然不同的方式把包罗万象的数据科学细节逐步分解，娓娓道来，再用多年积累的实际案例把理论串联起来，从中再佐以大家耳熟能详的案例（如武侠场景、生活场景），把艰深晦涩、逻辑复杂的问题剖析地如水银泻地般流畅。
由于数据科学的特性，我们在策划阶段便确认彩色印刷，以便可以更精准地讲解和分析各种图表和代码。另外，陈老师针对全书脉络，每章都提供了学习地图，确保读者学习过程中不会迷失。
"
内容简介:
本书以独特的方式讲解数据科学，不仅让读者可以轻松学习数据科学理论，又可以动手（手算和机算）进行数据科学实战。本书特色：全彩印刷，图形、表格、思维导图丰富；避免深奥的数学证明，采用简单的数学说明；用各种学习图将本书内容贯穿起来；实战计算，包含小型数据的演算和大型数据的实战程序。本书共13章，内容涵盖丰富的数据科学模型，包含关联分析、聚类分析、贝叶斯分类、近邻法、决策树、降维分析、回归模型等算法。利用小数据例题介绍计算步骤，同时用R语言验证计算结果。另外，也有大数据的案例数据，例如：推荐系统、支持向量机、集成学习等。另外，本书只有大数据的案例数据用R语言计算。本书适合各个专业领域（包含金融、电商、保险、互联网等行业）想掌握数据科学的读者，也可以作为高校、社会培训机构教材。由于内容比较多，教师可自行选择教学内容。
目录:
第一篇基础篇
第1章大数据概述3
1.1大数据与相关学科的定义4
1.1.1大数据的定义4
1.1.2数据挖掘6
1.1.3数据挖掘标准过程7
1.1.4机器学习9
1.1.5知识管理12
1.1.6数据科学14
1.1.7商业智能15
1.1.8人工智能17
1.1.9统计学与大数据比较19
1.1.10数据名词的定义21
1.2系统与模型概念22
1.2.1系统定义与成分22
1.2.2输入，处理，输出与黑箱23
1.2.3环境24
1.2.4反馈25
1.2.5效率与效果25
1.2.6模型与建模26
1.2.7模型的假定与参数27
1.2.8敏感，稳健或鲁棒28
1.2.9模型的过拟合28
1.3大数据分析模型的分类30
1.3.1后设模型30
1.3.2关系与因果31
1.3.3基于因果关系的统计学分类32
1.3.4基于因果关系的大数据分类32
1.3.5基于数据类型的分类34
1.3.6基于测量的分类35
1.3.7数据科学模型的其他分类36
1.4大数据的江湖传奇36
1.5R语言“词云图”代码40
1.6本章思维导图42
第2章大数据与R语言43
2.1大数据进位44
2.2R语言介绍45
2.2.1安装R语言软件45
2.2.2下载R语言程序包45
2.3R数据对象的属性与结构46
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