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精通數據科學--從線性回歸到深度學習/深度學習系列

  • 作者：唐?
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115479105
  • 出版日期：2018/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：411
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    唐?著的《精通數據科學--從線性回歸到深度學習》全面講解了數據科學的相關知識，從統計分析學到機器學習、深度學習中用到的演算法及模型，借鑒經濟學視角給出模型的相關解釋，深入探討模型的可用性，並結合大量的實際案例和代碼幫助讀者學以致用，將具體的應用場景和現有的模型相結合，從而更好地發現模型的潛在應用場景。
    本書可作為數據科學家和數據工程師的學慣用書，也適合對數據科學有強烈興趣的初學者使用，同時也可作為高等院校電腦、數學及相關專業的師生用書和培訓學校的教材。
作者介紹
唐?
    唐?，數據科學家，專註于機器學習和大數據，熱愛並積极參与Apache Spark、Scikit-Learn等開源項目。作為講師和技術顧問，為多家機構(包括惠普、華為、復旦大學等)提供百余場技術培訓。     此前的工作和研究集中於經濟和量化金融，曾參與經合組織(QECD)的研究項目並發表論文，並擔任英國最大在線出版社Packt的技術審稿人。曾獲得復旦大學的數學和電腦雙學士學位、巴黎綜合理工大學的金融碩士學位、法國國立統計與經濟管理學校的數據科學碩士學位。
目錄
第1章  數據科學概述
  1.1  挑戰
    1.1.1  工程實現的挑戰
    1.1.2  模型搭建的挑戰
  1.2  機器學習
    1.2.1  機器學習與傳統編程
    1.2.2  監督式學習和非監督式學習
  1.3  統計模型
  1.4  關於本書
第2章  Python安裝指南與簡介：告別空談
  2.1  Python簡介
    2.1.1  什麼是Python。
    2.1.2  Python在數據科學中的地位
    2.1.3  不可能繞過的第三方庫
  2.2  Python安裝
    2.2.1  Windows下的安裝
    2.2.2  Mac下的安裝
    2.2.3  Linux下的安裝
  2.3  Python上手實踐
    2.3.1  Python shell
    2.3.2第一個Python程序：Word Count
    2.3.3  Python編程基礎
    2.3.4  Python的工程結構
  2.4  本章小結
第3章  數學基礎：惱人但又不可或缺的知識
  3.1  矩陣和向量空間
    3.1.1  標量、向量與矩陣
    3.1.2  特殊矩陣
    3.1.3  矩陣運算
    3.1.4  代碼實現
    3.1.5  向量空間
  3.2  概率：量化隨機
    3.2.1  定義概率：事件和概率空間
    3.2.2  條件概率：信息的價值
    3.2.3  隨機變數：兩種不同的隨機
    3.2.4  正態分佈：殊途同歸
    3.2.5  P-value：自信的猜測
  3.3  微積分
    3.3.1  導數和積分：位置、速度
    3.3.2  極限：變化的終點
    3.3.3  複合函數：鏈式法則
    3.3.4  多元函數：偏導數
    3.3.5  極值與最值：最優選擇
  3.4  本章小結
第4章  線性回歸：模型之母
  4.1  一個簡單的例子
    4.1.1  從機器學習的角度看這個問題
    4.1.2  從統計學的角度看這個問題
  4.2  上手實踐：模型實現
    4.2.1  機器學習代碼實現

    4.2.2  統計方法代碼實現
  4.3  模型陷阱
    4.3.1  過度擬合：模型越複雜越好嗎
    4.3.2  模型幻覺之統計學方案：假設檢驗
    4.3.3  模型幻覺之機器學習方案：懲罰項
    4.3.4  比較兩種方案
  4.4  模型持久化
    4.4.1  模型的生命周期
    4.4.2  保存模型
  4.5  本章小結
第5章  邏輯回歸：隱藏因子
第6章  工程實現：電腦是怎麼算的
第7章  計量經濟學的啟示：他山之石
第8章  監督式學習：目標明確
第9章  生成式模型：量化信息的價值
第10章  非監督式學習：聚類與降維
第11章  分散式機器學習：集體力量
第12章  神經網路：模擬人的大腦
第13章  深度學習：繼續探索

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