Python数据科学项目实战

图书标准信息

• 作者 [美]伦纳德·阿佩尔辛(Leonard Apeltsin)著 殷海英 史跃东 译
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2022-11
• 版次 1
• ISBN 9787302618140
• 定价 139.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 1184页
• 字数 945千字

【内容简介】

● 网页抓取 ● 使用聚类算法组织数据集 ● 可视化复杂的多变量数据集 ● 训练决策树机器学习算法

【作者简介】

Leonard Apeltsin是Anomaly的数据科学主管。他的团队应用高级分析来发现医疗保健欺诈、浪费和滥用的情况。在加盟Anomaly之前，Leonard领导了Primer AI的机器学习开发工作；Primer AI是一家专门从事自然语言处理的初创公司。作为创始成员，Leonard帮助Primer AI团队从4名员工发展到近100名员工。在进入创业公司之前，Leonard在学术界工作，他发现了遗传相关疾病的隐藏模式。他的发现发表在《科学》和《自然》杂志的附属期刊上。Leonard拥有卡内基梅隆大学的生物学和计算机科学学士学位，以及加州大学旧金山分校的生物信息学博士学位。

 

【目录】

案例研究1  在纸牌游戏中寻找制胜策略

第1章  使用Python计算概率 3

1.1  样本空间分析：一种用于测量结果不确定性的无方程方法 3

1.2  计算非平凡概率 7

1.2.1  问题1：分析一个有4个孩子的家庭 7

1.2.2  问题2：分析掷骰子游戏 9

1.2.3  问题3：使用加权样本空间计算掷骰概率 10

1.3  计算区间范围内的概率 12

1.4  本章小结 14

第2章  使用Matplotlib绘制概率图 15

2.1  基本的Matplotlib图 15

2.2  绘制抛硬币概率 19

2.3  本章小结 28

第3章  在NumPy中运行随机模拟 29

3.1  使用NumPy模拟随机抛硬币和掷骰子实验 29

3.2  使用直方图和NumPy数组计算置信区间 33

3.2.1  通过直方图合并显示邻近值 35

3.2.2  利用直方图进行概率推导 38

3.2.3  缩小较高置信区间的范围 40

3.2.4  在NumPy中计算直方图 43

3.3  使用置信区间分析一副有偏纸牌 44

3.4  使用排列来洗牌 47

3.5  本章小结 49

第4章  案例研究1的解决方案 51

4.1  对红牌进行预测 51

4.2  使用10张牌的样本空间来优化策略 57

4.3  本章小结 61

案例研究2  评估在线广告点击的显著性

第5章  使用SciPy进行基本概率和统计分析 65

5.1  使用SciPy探索数据和概率之间的关系 66

5.2  将均值作为中心性的度量 69

5.3  将方差作为离散性的度量 78

5.4  本章小结 83

第6章  使用中心极限定理和SciPy进行预测 85

6.1  使用SciPy处理正态分布 85

6.2  通过随机采样确定总体的均值和方差 92

6.3  使用均值和方差进行预测 95

6.3.1  计算正态曲线下方的面积 97

6.3.2  对计算的概率进行解释 99

6.4  本章小结 100

第7章  统计假设检验 101

7.1  评估样本均值和总体均值之间的差异 102

7.2  数据捕捞：过采样将导致错误的结论 106

7.3  有放回的自举法：当总体方差未知时检验假设 109

7.4  置换检验：当总体参数未知时比较样本的均值 115

7.5  本章小结 118

第8章  使用Pandas分析表格 119

8.1  使用基本Python存储表格 119

8.2  使用Pandas探索表格 120

8.3  检索表中的列 122

8.4  检索表中的行 124

8.5  修改表格行和列 126

8.6  保存和加载表格数据 129

8.7  使用Seaborn对表格进行可视化 130

8.8  本章小结 133

第9章  案例研究2的解决方案 135

9.1  在Pandas中处理广告点击数据表 135

9.2  根据均值差异计算p值 138

9.3  确定统计显著性 140

9.4  一个真实的警世故事 142

9.5  本章小结 142

案例研究3  利用新闻标题跟踪疾病暴发

第10章  对数据进行聚类 145

10.1  使用中心性发现聚类 145

10.2  K-means：一种将数据分组为K个中心组的聚类算法 151

10.2.1  使用scikit-learn进行K-means聚类 152

10.2.2  使用肘部法选择最佳K值 154

10.3  使用密度发现聚类 158

10.4  DBSCAN：一种基于空间密度

对数据进行分组的聚类算法 161

10.4.1  比较DBSCAN和K-means 162

10.4.2  基于非欧几里得距离的聚类方法 163

10.5  使用Pandas分析聚类 166

10.6  本章小结 168

第11章  对地理位置进行可视化与分析 169

11.1  大圆距离：计算地球上两点间的距离 170

11.2  使用Cartopy绘制地图 172

11.2.1  手动安装GEOS和Cartopy 173

11.2.2  使用Conda包管理器 173

11.2.3  可视化地图 174

11.3  使用GeoNamesCache进行位置跟踪 182

11.3.1  获取国家/地区信息 184

11.3.2  获取城市信息 186

11.3.3  GeoNamesCache库的使用限制 189

11.4  在文本中匹配位置名称 191

11.5  本章小结 194

第12章  案例研究3的解决方案 197

12.1  从标题数据中提取位置信息 197

12.2  对提取的位置信息进行可视化和聚类 203

12.3  对位置聚类进行分析 208

12.4  本章小结 213

案例研究4  使用在线招聘信息优化简历

第13章  测量文本相似度 217

13.1  简单的文本比较 218

13.1.1  探索Jaccard相似度 222

13.1.2  用数值替换单词 224

13.2  使用字数对文本进行向量化 228

13.2.1  使用归一化提高TF向量相似度 230

13.2.2  使用单位向量点积在相关性指标之间进行转换 237

13.3  使用矩阵乘法提高相似度计算的效率 239

13.3.1  基本矩阵运算 241

13.3.2  计算全矩阵相似度 249

13.4  矩阵乘法的计算限制 250

13.5  本章小结 253

第14章  矩阵数据的降维 255

14.1  将二维数据聚类到一维中 256

14.2  使用PCA和scikit-learn降维 269

14.3  将四维数据在二维中进行聚类 274

14.4  在不旋转的情况下计算主成分 281

14.5  使用SVD和scikit-learn进行高效降维 292

14.6  本章小结 294

第15章  大型文本数据集的NLP分析 295

15.1  使用scikit-learn加载在线论坛讨论数据 296

15.2  使用scikit-learn对文档进行向量化 297

15.3  根据发布频率和出现次数对单词进行排名 304

15.4  计算大型文档数据集之间的相似度 311

15.5  按主题对文本进行聚类 315

15.6  对文本聚类进行可视化 323

15.7  本章小结 333

第16章  从网页中提取文本 335

16.1  HTML文档的结构 335

16.2  使用Beautiful Soup解析HTML 342

16.3  下载和解析在线数据 349

16.4  本章小结 351

第17章  案例研究4的解决方案 353

17.1  从职位发布数据中提取技能要求 353

17.2  根据相关性对工作进行过滤 360

17.3  在相关职位发布中对技能进行聚类 369

17.3.1  将工作技能分成15个聚类 372

17.3.2  详细分析技术技能聚类 377

17.3.3  详细分析软技能聚类 380

17.3.4  使用不同的K值来探索聚类 381

17.3.5  分析700个最相关的职位发布信息 385

17.4  结论 388

17.5  本章小结 388

案例研究5  利用社交网络数据发现新朋友

第18章  图论和网络分析 393

18.1  使用基本图论按受欢迎程度对网站进行排名 393

18.2  利用无向图优化城镇之间的旅行时间 404

18.2.1  建立一个复杂的城镇交通网络模型 406

18.2.2  计算节点之间的最快旅行时间 411

18.3  本章小结 418

第19章  用于节点排名和社交网络分析的动态图论技术 419

19.1  根据网络中的预期流量发现中心节点 419

19.2  使用矩阵乘法计算交通概率 424

19.2.1  从概率论推导PageRank中心性 427

19.2.2  使用NetworkX计算PageRank中心性 431

19.3  使用马尔可夫聚类进行社区检测 433

19.4  在社交网络中发现朋友群 445

19.5  本章小结 448

第20章  网络驱动的监督机器学习 451

20.1  监督机器学习的基础 451

20.2  测量预测的标签的准确度 459

20.3  优化KNN性能 468

20.4  使用scikit-learn进行网格搜索 469

20.5  KNN算法的局限性 474

20.6  本章小结 475

第21章  使用逻辑回归训练线性分类器 477

21.1  根据身材尺寸对客户进行线性划分 477

21.2  训练线性分类器 482

21.3  使用逻辑回归改进线性分类 492

21.4  使用scikit-learn训练线性分类器 499

21.5  通过系数测量特征的重要性 504

21.6  线性分类器的限制 507

21.7  本章小结 508

第22章  通过决策树技术训练非线性分类器 511

22.1  逻辑规则的自动学习 511

22.1.1  使用两个特征训练一个嵌套的if/else模型 517

22.1.2  决定拆分哪个特征 523

22.1.3  训练具有两个以上特征的if/else模型 530

22.2  使用scikit-learn训练决策树分类器 536

22.3  决策树分类器的局限性 545

22.4  使用随机森林分类提高模型性能 546

22.5  使用scikit-learn训练随机森林分类器 550

22.6  本章小结 551

第23章  案例研究5的解决方案 553

23.1  探索数据 553

23.1.1  检查Profiles表 554

23.1.2  探索Observations表 556

23.1.3  探索Friendships表 559

23.2  使用网络特征训练预测模型 562

23.3  向模型中添加个人资料特征 568

23.4  通过一组稳定的特征优化模型性能 572

23.5  解释训练模型 574

23.6  本章小结 578