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数据科学导论:Python语言实现(原书第2版)电子书

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作       者:(意)阿尔贝托·博斯凯蒂,(意)卢卡·马萨罗,于俊伟,靳小波

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2018-01-01

字       数:15.4万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 程序设计

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本书首先介绍了如何在Python3.5中安装必要的数据科学工具箱;然后引导你数据改写和预处理阶段,在其中阐述用于数据分析、探索或处理的数据加载、变换和修复等关键的数据科学活动;后,通过介绍主要的机器学习算法、图分析技术和可视化方法来对数据科学行概述。<br/>【作者】<br/>作 者 简 介阿尔贝托·博斯凯蒂(Alberto Boschetti)数据科学家、信号处理和统计学方面的专家。他是通信工程专业博士,现在伦敦居住和工作。他主要从事自然语言处理、行为分析、机器学习和分布式处理等方面的挑战性工作。他对工作充满激情,经常参加学术聚会、研讨会及其他学术活动,紧跟数据科学技术发展的前沿。 我要感谢我的家人、朋友和同事!同时,也非常感谢源社区! 卢卡·马萨罗(Luca Massaron)数据科学家、市场营销研究主导者,是多变量统计分析、机器学习和客户洞察方面的专家。有十年以上解决实际问题的经验,使用推理、统计、数据挖掘和算法为利益相关者创造了巨大的价值。在意大利他是网络受众分析的先锋,并在Kaggler上获得排名前十的佳绩,随后一直热心参与各种与数据及数据分析相关的活动,积极给新手和专业人员讲解数据驱动知识发现的潜力。他崇尚大道至简,坚信理解数据科学的精要能给你带来巨大收获。 致Yukiko和Amelia,谢谢你们的爱和包容。“前路无止境,星云作伴长,双脚虽远行,终归还家乡。”<br/>
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译者序

前言

作者简介

第1章 新手上路

1.1 数据科学与Python简介

1.2 Python的安装

1.3 Jupyter简介

1.4 本书使用的数据集和代码

1.5 小结

第2章 数据改写

2.1 数据科学过程

2.2 使用pandas进行数据加载与预处理

2.3 使用分类数据和文本数据

2.4 使用NumPy进行数据处理

2.5 创建NumPy数组

2.6 NumPy快速操作和计算

2.7 小结

第3章 数据科学流程

3.1 EDA简介

3.2 创建新特征

3.3 维数约简

3.4 异常检测和处理

3.5 验证指标

3.6 测试和验证

3.7 交叉验证

3.8 超参数优化

3.9 特征选择

3.10 将所有操作包装成工作流程

3.11 小结

第4章 机器学习

4.1 准备工具和数据集

4.2 线性和logistic回归

4.3 朴素贝叶斯

4.4 K近邻

4.5 非线性算法

4.6 组合策略

4.7 处理大数据

4.8 深度学习

4.9 自然语言处理一瞥

4.10 无监督学习概览

4.11 小结

第5章 社交网络分析

5.1 图论简介

5.2 图的算法

5.3 图的加载、输出和采样

5.4 小结

第6章 可视化、发现和结果

6.1 matplotlib基础介绍

6.2 封装matplotlib命令

6.3 交互式可视化工具Bokeh

6.4 高级数据学习表示

6.5 小结

附录A增强Python基础

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