精通數(shù)據(jù)科學(xué)算法

第 1 章 用k最近鄰算法解決分類問(wèn)題
1．1　Mary對(duì)溫度的感覺
1．2　實(shí)現(xiàn)k最近鄰算法
1．3　意大利地區(qū)的示例——選擇k值
1．4　房屋所有權(quán)——數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)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(jié)
1．8　習(xí)題
第　2 章 樸素貝葉斯
2．1　醫(yī)療檢查——貝葉斯定理的基本應(yīng)用
2．2　貝葉斯定理的證明及其擴(kuò)展
2．3　西洋棋游戲——獨(dú)立事件
2．4　樸素貝葉斯分類器的實(shí)現(xiàn)
2．5　西洋棋游戲——相關(guān)事件
2．6　性別分類——基于連續(xù)隨機(jī)變量的貝葉斯定理
2．7　小結(jié)
2．8　習(xí)題
第　3 章 決策樹
3．1　游泳偏好——用決策樹表示數(shù)據(jù)
3．2　信息論　044
3．3　ID3算法——構(gòu)造決策樹　047
3．4　用決策樹進(jìn)行分類　054
3．5　小結(jié)　060
3．6　習(xí)題　060
第　4 章 隨機(jī)森林　064
4．1　隨機(jī)森林算法概述　064
4．2　游泳偏好——隨機(jī)森林分析法　065
4．3　隨機(jī)森林算法的實(shí)現(xiàn)　071
4．4　下棋實(shí)例　075
4．5　購(gòu)物分析——克服隨機(jī)數(shù)據(jù)的不一致性以及
度量置信水平　082
4．6　小結(jié)　084
4．7　習(xí)題　084
第　5 章 k-means聚類　089
5．1　家庭收入——聚類為k個(gè)簇　089
5．2　性別分類——聚類分類　092
5．3　k-means聚類算法的實(shí)現(xiàn)　095
5．4　房產(chǎn)所有權(quán)示例——選擇簇的數(shù)量　099
5．5　小結(jié)　105
5．6　習(xí)題　105
第　6 章 回歸分析　114
6．1　華氏溫度和攝氏溫度的轉(zhuǎn)換——基于完整數(shù)據(jù)的線性回歸　114
6．2　根據(jù)身高預(yù)測(cè)體重——基于實(shí)際數(shù)據(jù)的線性回歸　117
6．3　梯度下降算法及實(shí)現(xiàn)　118
6．4　根據(jù)距離預(yù)測(cè)飛行時(shí)長(zhǎng)　122
6．5　彈道飛行分析——非線性模型　123
6．6　小 結(jié)　125
6．7　習(xí) 題　125
第　7 章 時(shí)間序列分析　130
7．1　商業(yè)利潤(rùn)——趨勢(shì)分析　130
7．2　電子商店的銷售額——季節(jié)性分析　132
7．3　小 結(jié)　140
7．4　習(xí) 題　140
附錄　A 統(tǒng)計(jì)　145
A．1　基本概念　145
A．2　貝葉斯推理　146
A．3　分 布　146
A．4　交叉驗(yàn)證　147
A．5　A/B 測(cè) 試　148
附錄　B R參考　149
B．1　介 紹　149
B．2　數(shù)據(jù)類型　150
B．3　線性回歸　152
附錄　C Python參考　154
C．1　介 紹　154
C．2　數(shù)據(jù)類型　155
C．3　控 制 流　159
附錄　D 數(shù)據(jù)科學(xué)中的算法和方法術(shù)語(yǔ)　163