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数据U学入门Q第2版）(j)PDF 下蝲


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数据U学入门Q第2版）(j)
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相关截图Q?br />



资料介：(x)

本书ZPython语言环境Q从零开始讲解数据科学工作，讲述数据U学工作所需的技能与诀H，q带领读者熟(zhn)数据科学的核心(j)知识Q数学与l计学。作者借助大量h现实意义的实例详l展CZ(jin)什么是数据U学Q介l了(jin)从事数据U学工作需要用到的库，如NumPy、scikit-learn、pandas{，q在每章末尾推荐?jin)很多学习(fn)资源，帮助你进一步m固本书所学。新版基于Python 3.6Q重写了(jin)所有示例和代码QƈҎ(gu)数据U学q几q的发展Q新增了(jin)关于深度学习(fn)、统计学和自然语a处理{主题，让图书内容与时俱q?/span>


资料目录Q?br />
W?2版前a　xiii
W　1版前a xvii
W　1?D　1
1.1　数据的崛赗1
1.2　什么是数据U学　1
1.3　Ȁ励假设：(x)DataSciencester　2
1.3.1　L关键联系人　3
1.3.2　你可能知道的数据U学家　5
1.3.3　工资和工作年限　8
1.3.4　付费账户　10
1.3.5　感兴的主题　10
1.3.6　展望　12
W　2?Python速成　13
2.1　Python之禅　13
2.2　获取Python　14
2.3　虚拟环境　14
2.4　I白格式　15
2.5　模块　16
2.6　函数　17
2.7　字符丌Ӏ18
2.8　异常　19
2.9　列表　19
2.10　元组　21
2.11　字典　22
2.12　计数器　24
2.13　集　24
2.14　控制　25
2.15　真和假　26
2.16　排序　27
2.17　列表解析　27
2.18　自动化测试和断言　28
2.19　面向对象~程　29
2.20　q代器和生成器　31
2.21　随机?..32
2.22　正则表达式　33
2.23　函数式编E　34
2.24　压羃和参数拆分　34
2.25　args和kwargs　35
2.26　cd注释　36
2.27　Ƣ迎来到DataSciencester　39
2.28　q一步探索　39
W?章　数据可视化　40
3.1　matplotlib　40
3.2　条Ş图　42
3.3　U图　45
3.4　散点图　46
3.5　延学习(fn)　48
W?章　U性代数　49
4.1　向量　49
4.2　矩阵　53
4.3　延学习(fn)　56
W?章　l计学　57
5.1　描述单个数据集　57
5.1.1　中心(j)們֐　59
5.1.2　L度　61
5.2　相关　62
5.3　辛普?zhn)论　64
5.4　相关pL的其他注意事V65
5.5　相关与因果　66
5.6　延学习(fn)　66
W?章　概率　68
6.1　依赖和独立　68
6.2　条g概率　69
6.3　贝叶斯定理　71
6.4　随机变量　72
6.5　q箋分布　72
6.6　正态分布　73
6.7　中心(j)极限定理　76
6.8　延学习(fn)　78
W?章　假设和推论　79
7.1　l计假设(g)验　79
7.2　实例Q掷币　79
7.3　p倹{82
7.4　|信区间　84
7.5　p-Hacking　84
7.6　实例Q运行AB 试　85
7.7　贝叶斯推断　86
7.8　延学习(fn)　89
W?章　梯度下降　90
8.1　梯度下降的思想　90
8.2　估算梯度　91
8.3　使用梯度　94
8.4　选择正确步长　94
8.5　使用梯度下降拟合模型　95
8.6　批ơ梯度下降和随机梯度下降　96
8.7　延学习(fn)　98
W?章　获取数据　99
9.1　stdin和stdout　99
9.2　d文g　101
9.2.1　文本文g的基　101
9.2.2　限制的文件　102
9.3　|络抓取　104
9.4　使用API　106
9.4.1　JSON和XML　106
9.4.2　使用无验证的API　107
9.4.3　LAPI　108
9.5　实例Q用Twitter API　109
9.6　延学习(fn)　112
W　10?数据工作　113
10.1　探烦(ch)数据　113
10.1.1　探烦(ch)一l数据　113
10.1.2　两个l度　115
10.1.3　多维数据　116
10.2　使用NamedTuple　18
10.3　数据cR119
10.4　清洗和修攏V120
10.5　数据处理　122
10.6　数据调整　25
10.7　题外话：(x)tqdm　126
10.8　降维　127
10.9　延学习(fn)　133
W　11?机器学习(fn)　134
11.1　建模　134
11.2　什么是机器学习(fn)　135
11.3　q拟合与Ơ拟合　135
11.4　正确性　138
11.5　偏差–方差权衡　140
11.6　特征提取与选择　141
11.7　延学习(fn)　142
W　12?k q邻法　143
12.1　模型　143
12.2　实例Q鸢花数据集　145
12.3　l数N　148
12.4　q一步探索　152
W　13?朴素贝叶斯算法　153
13.1　一个简易的垃圾邮gqo(h)器　153
13.2　一个复杂的垃圾邮gqo(h)器　154
13.3　法实现　155
13.4　试模型　157
13.5　使用模型　158
13.6　延学习(fn)　161
W　14?单线性回归　162
14.1　模型　162
14.2　使用梯度下降法　165
14.3　 似然估计　166
14.4　延学习(fn)　166
W　15?多元回归　167
15.1　模型　167
15.2　 二乘模型的q一步假设　168
15.3　拟合模型　169
15.4　解释模型　171
15.5　拟合优度　171
15.6　题外话：(x)Bootstrap　172
15.7　回归pL的标准误差　173
15.8　正则化　175
15.9　延学习(fn)　177
W　16?逻辑回归　178
16.1　问题　178
16.2　logistic函数　180
16.3　应用模型　183
16.4　拟合优度　184
16.5　支持向量机　185
16.6　延学习(fn)　188
W　17?决策?wi)　89
17.1　什么是决策?wi)　189
17.2　c(din)191
17.3　分割的熵　193
17.4　创徏决策?wi)　194
17.5　l合q用　196
17.6　随机林　199
17.7　延学习(fn)　199
W　18?经|络　200
18.1　感知器　200
18.2　前馈经|络　202
18.3　反向传播　205
18.4　实例QFizz Buzz　207
18.5　延学习(fn)　210
W　19?深度学习(fn)　211
19.1　张量　211
19.2　层抽象　213
19.3　U性层　215
19.4　把神l网l作为层序列　218
19.5　损失函数与优化器　219
19.6　实例Q重新设计异或网l　221
19.7　其他Ȁzd数　222
19.8　实例Q重新解决Fizz Buzz问题　223
19.9　softmax函数和交叉熵　224
19.10　丢弃　227
19.11　实例QMNIST　227
19.12　保存和加载模型　231
19.13　延学习(fn)　232
W　20?聚类分析　233
20.1　原理　233
20.2　模型　234
20.3　实例Q聚?x)　236
20.4　选择聚类数目k　238
20.5　实例Q色彩聚cR239
20.6　自下而上的分层聚cR241
20.7　延学习(fn)　246
W　21?自然语言处理　247
21.1　词云　247
21.2　n-gram 语言模型　249
21.3　语法　252
21.4　题外话：(x)吉布斯采栗254
21.5　主题建模　255
21.6　词向量　260
21.7　递归经|络　268
21.8　实例Q用字WRNN　271
21.9　延学习(fn)　274
W　22?|络分析　275
22.1　中介中心(j)性　275
22.2　特征向量中心(j)性　280
22.2.1　矩阵乘法　280
22.2.2　中心(j)性　282
22.3　有向图与PageRank　283
22.4　延学习(fn)　286
W　23?pȝ　287
23.1　人工理　288
23.2　 行事务　288
23.3　Z用户的协同过滤　289
23.4　Z目的协同过滤　292
23.5　矩阵分解　294
23.6　延学习(fn)　298
W　24?数据库与SQL　299
24.1　CREATE TABLE与INSERT　299
24.2　UPDATE　302
24.3　DELETE　303
24.4　SELECT　304
24.5　GROUP BY　306
24.6　ORDER BY　308
24.7　JOIN　309
24.8　子查询　311
24.9　索引　312
24.10　查询优化　312
24.11　NoSQL　313
24.12　延学习(fn)　313
W　25?MapReduce　314
25.1　实例Q单词计数　315
25.2　Z么是MapReduce　316
25.3　 一般化的MapReduce　317
25.4　实例Q状态分?新　318
25.5　实例Q矩阵乘法　320
25.6　题外话：(x)l合器　321
25.7　延学习(fn)　322
W　26?数据伦理　323
26.1　什么是数据伦理　323
26.2　讲真的，什么是数据伦理　324
26.3　是否应该x(chng)数据伦理　324
26.4　建立不良数据产品　325
26.5　 与公q之间的较量　325
26.6　合作　327
26.7　可解释性　327
26.8　 　327
26.9　异常数据　328
26.10　数据保护　329
26.11　结　329
26.12　延学习(fn)　329
W　27?数据U学前瞻　330
27.1　IPython　330
27.2　数学　331
27.3　不从零开始　331
27.3.1　NumPy　331
27.3.2　pandas　331
27.3.3　scikit-learn　331
27.3.4　可视化　332
27.3.5　R　332
27.3.6　深度学习(fn)　332
27.4　L数据　333
27.5　从事数据U学工作　333
27.5.1　Hacker News　333
27.5.2　消防车　333
27.5.3　T恤　334
27.5.4　地球仪上的推文　334
27.5.5　你的发现　335
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