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数据U学实战 PDF 下蝲
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资料介：(x)
本书p于哥伦比亚大?ldquo;数据U学D”评的教学讲义，它界定了数据U学的研I范_(d)是一本注重h文精，多角度、全方位、深入介l数据科学的实用指南Q堪U大数据时代的实战宝典。本书旨在让读者能够D一反三地解决重要问题，内容包括Q数据科学及(qing)工作程、统计模型与机器学习(fn)法、信息提取与l计变量创徏、数据可视化与社交网l、预模型与因果分析、数据预处理与工E方法。另外，本书q将带领读者展望数据科学未来的发展?/span>
资料目录Q?/strong>
作者介l?/span> 关于面?/span> 前言 W?章简介：(x)什么是数据U学 1Q?大数据和数据U学的喧?/span> 1Q?冲出q雾 1Q?Z么是现在 1Q?数据U学的现状和历史 1Q?数据U学的知识结?/span> 1Q?思维实验Q元定义 1Q?什么是数据U学?/span> 1Q?Q?学术界对数据U学家的定义 1Q?Q?工业界对数据U学家的定义 W?章统计推断、探索性数据分析和数据U学工作程 2Q?大数据时代的l计学思?/span> 2Q?Q?l计推断 2Q?Q?M和样?/span> 2Q?Q?大数据的M和样?/span> 2Q?Q?大数据意味着大胆的假?/span> 2Q?Q?建模 2Q?探烦性数据分?/span> 2Q?Q?探烦性数据分析的哲学 2Q?Q?l习(fn)Q探索性数据分?/span> 2Q?数据U学的工作流E?/span> 2Q?思维实验Q如何模拟?/span> 2Q?案例学习(fn)QRealDirect 2Q?Q?RealDirect是如何赚q 2Q?Q?l一l：(x)RealDirect公司的数据策?/span> W?章算?/span> 3Q?机器学习(fn)法 3Q?三大基本法 3Q?Q?U性回归模?/span> 3Q?Q?L?k-NN) 3Q?Q?I(均值算?/span> 3Q?l习(fn)Q机器学?fn)算法基 3Q?ȝ 3Q?思维实验Q关于统计学家的自动?/span> W?章垃N件过滤器、朴素贝叶斯与数据清?/span> 4Q?思维实验Q从实例中学?/span> 4Q?Q?U性回归ؓ(f)何不适用 4Q?Q?l(q邻效果如何 4Q?朴素贝叶斯模?/span> 4.2Q?贝叶斯法?/span> 4Q?Q?个别单词的过滤器 4Q?Q?直通朴素贝叶斯 4Q?拉普拉斯qx?/span> 4Q?Ҏ(gu)朴素贝叶斯和kq邻 4Q?Bash代码CZ” 4.6|页抓取QAPl和其他工?/span> 4Q?Jake的练?fn)题Q文章分c问题中的朴素贝叶斯模型 W?章逻辑回归 5Q?思维实验 5Q?分类?/span> 5Q?Q?q行旉 5Q?Q?你自?/span> 5Q?Q?模型的可解释?/span> 5Q?Q?可扩展?/span> …… W?章时间戳数据与金融徏?/span> W?章从数据到结?/span> W?章构建面向大量用L(fng)推荐引擎 W?章数据可视化与欺诈侦?/span> W?0章社交网l与数据新闻?/span> W?1章因果关pȝI?/span> W?2章流行病?/span> W?3章从竞赛中学到的Q数据泄漏和模型评h(hun) W?4章数据工E：(x)Mapreduce pregel、Hadoop W?5章听听学生学们怎么?/span> W?6章下一代数据科学家、自大狂和职业道?/span> |
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苏公|安?32061202001004?/p>
