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精通數據科學演算法

  • 作者：(英)戴維·納蒂加|譯者:封強//趙運楓//范東來
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115498168
  • 出版日期：2019/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：164
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    數據科學（Data Science）是從數據中提取知識的技術，是一門有關機器學習、統計學與數據挖掘的交叉學科。數據科學包含了多種領域的不同元素，包括信號處理、數學、概率模型技術和理論、電腦編程、統計學等。
    本書講解了7種重要的數據分析方法，它們分別是k最近鄰演算法、樸素貝葉斯演算法、決策樹、隨機森林、k-means聚類、回歸分析以及時間序列分析。全書共7章，每一章都以一個簡單的例子開始，先講解演算法的基本概念與知識，然後通過對案例進行擴展以講解一些特殊的分析演算法。這種方式有益於讀者深刻理解演算法。
    本書適合數據分析人員、機器學習領域的從業人員以及對演算法感興趣的讀者閱讀。
作者介紹
(英)戴維·納蒂加|譯者:封強//趙運楓//范東來
    戴維·納蒂加（D?vid Natingga），于2014年畢業於倫敦帝國理工學院的計算與人工智慧專業，並獲工程碩士學位。2011年，他在印度班加羅爾的Infosys實驗室工作，研究機器學習演算法的優化。2012?2013年，他在美國帕羅奧圖的Palantir技術公司從事大數據演算法的開發工作。2014年，作為英國倫敦Pact Coffee公司的數據科學家，他設計了一種基於顧客口味偏好和咖啡結構的推薦演算法。2017年，他在荷蘭阿姆斯特丹的TomTom工作，處理導航平台的地圖數據。     他是英國利茲大學計算理論專業的博士研究生，研究純數學如何推進人工智慧。2016年，他在日本高等科學技術學院當了8個月的訪問學者。
目錄
第1章  用k最近鄰演算法解決分類問題
  1.1  Mary對溫度的感覺
  1.2  實現k最近鄰演算法
  1.3  義大利地區的示例——選擇k值
  1.4  房屋所有權——數據轉換
  1.5  文本分類——使用非歐幾里德距離
  1.6  文本分類——更高維度的k-NN
  1.7  小結
  1.8  習題
第2章  樸素貝葉斯
  2.1  醫療檢查——貝葉斯定理的基本應用
  2.2  貝葉斯定理的證明及其擴展
  2.3  西洋棋遊戲——獨立事件
  2.4  樸素貝葉斯分類器的實現
  2.5  西洋棋遊戲——相關事件
  2.6  性別分類——基於連續隨機變數的貝葉斯定理
  2.7  小結
  2.8  習題
第3章  決策樹
  3.1  游泳偏好——用決策樹表示數據
  3.2  資訊理論
  3.3  ID3演算法——構造決策樹
  3.4  用決策樹進行分類
  3.5  小結
  3.6  習題
第4章  隨機森林
  4.1  隨機森林演算法概述
  4.2  游泳偏好——隨機森林分析法
  4.3  隨機森林演算法的實現
  4.4  下棋實例
  4.5  購物分析——克服隨機數據的不一致性以及度量置信水平
  4.6  小結
  4.7  習題
第5章  k-means聚類
  5.1  家庭收入——聚類為k個簇
  5.2  性別分類——聚類分類
  5.3  k-means聚類演算法的實現
  5.4  房產所有權示例——選擇簇的數量
  5.5  小結
  5.6  習題
第6章  回歸分析
  6.1  華氏溫度和攝氏溫度的轉換——基於完整數據的線性回歸
  6.2  根據身高預測體重——基於實際數據的線性回歸
  6.3  梯度下降演算法及實現
  6.4  根據距離預測飛行時長
  6.5  彈道飛行分析——非線性模型
  6.6  小結
  6.7  習題
第7章  時間序列分析
  7.1  商業利潤——趨勢分析

  7.2  電子商店的銷售額——季節性分析
  7.3  小結
  7.4  習題
附錄A  統計
  A.1  基本概念
  A.2  貝葉斯推理
  A.3  分佈
  A.4  交叉驗證
  A.5  A/B測試
附錄B  R參考
  B.1  介紹
  B.2  數據類型
  B.3  線性回歸
附錄C  Python參考
  C.1  介紹
  C.2  數據類型
  C.3  控制流
附錄D  數據科學中的演算法和方法術語

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