精通數(shù)據(jù)科學(xué)算法

定　價(jià)：￥59.00

作　者：	[英] 戴維·納蒂加著，封強(qiáng)，趙運(yùn)楓，范東來(lái) 譯
出版社：	人民郵電出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787115498168	出版時(shí)間：	2019-05-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	164	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　數(shù)據(jù)科學(xué)（Data Science）是從數(shù)據(jù)中提取知識(shí)的技術(shù)，是一門(mén)有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)挖掘的交叉學(xué)科。數(shù)據(jù)科學(xué)包含了多種領(lǐng)域的不同元素，包括信號(hào)處理、數(shù)學(xué)、概率模型技術(shù)和理論、計(jì)算機(jī)編程、統(tǒng)計(jì)學(xué)等。本書(shū)講解了7種重要的數(shù)據(jù)分析方法，它們分別是k最近鄰算法、樸素貝葉斯算法、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、k-means聚類、回歸分析以及時(shí)間序列分析。全書(shū)共7章，每一章都以一個(gè)簡(jiǎn)單的例子開(kāi)始，先講解算法的基本概念與知識(shí)，然后通過(guò)對(duì)案例進(jìn)行擴(kuò)展以講解一些特殊的分析算法。這種方式有益于讀者深刻理解算法。本書(shū)適合數(shù)據(jù)分析人員、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的從業(yè)人員以及對(duì)算法感興趣的讀者閱讀。

作者簡(jiǎn)介

　　Dávid Natingga于2014年畢業(yè)于倫敦帝國(guó)理工學(xué)院的計(jì)算與人工智能專業(yè)，并獲工程碩士學(xué)位。2011年，他在印度班加羅爾的Infosys實(shí)驗(yàn)室工作，研究機(jī)器學(xué)習(xí)算法的優(yōu)化。2012~2013年，他在美國(guó)帕羅奧圖的Palantir技術(shù)公司從事大數(shù)據(jù)算法的開(kāi)發(fā)工作。2014年，作為英國(guó)倫敦Pact Coffee公司的數(shù)據(jù)科學(xué)家，他設(shè)計(jì)了一種基于顧客口味偏好和咖啡結(jié)構(gòu)的推薦算法。2017年，他在荷蘭阿姆斯特丹的TomTom工作，處理導(dǎo)航平臺(tái)的地圖數(shù)據(jù)。他是英國(guó)利茲大學(xué)計(jì)算理論專業(yè)的博士研究生，研究純數(shù)學(xué)如何推進(jìn)人工智能。2016年，他在日本高等科學(xué)技術(shù)學(xué)院當(dāng)了8個(gè)月的訪問(wèn)學(xué)者。

圖書(shū)目錄

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(jué)
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(shù)
3．1　游泳偏好——用決策樹(shù)表示數(shù)據(jù)
3．2　信息論　044
3．3　ID3算法——構(gòu)造決策樹(shù)　047
3．4　用決策樹(shù)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