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數(shù)據(jù)科學(xué)入門(mén)
想真正學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)科學(xué),你不僅要掌握工具——數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)、框架、模塊和工具包——還要理解它們背后的思想和原理。更新的《數(shù)據(jù)科學(xué)入門(mén)》第2版為你展示了這些工具和算法是如何從零開(kāi)始實(shí)現(xiàn)的。
如果你具備數(shù)學(xué)能力和一些編程技能,作者Joel Grus將會(huì)幫你熟悉數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的核心數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí),以及作為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家所需的黑客技巧。這本更新的書(shū)還包含了關(guān)于深度學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和自然語(yǔ)言處理的新資料,為你展示了如何在日常繁雜冗余的數(shù)據(jù)中找到寶石。 快速入門(mén)Python 學(xué)習(xí)線性代數(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和概率的基礎(chǔ)知識(shí)——以及它們?cè)跀?shù)據(jù)科學(xué)中的使用場(chǎng)景 收集、探索、清理、管理和操作數(shù)據(jù) 深入研究機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí) 實(shí)現(xiàn)k近鄰、樸素貝葉斯、線性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和聚類等模型 探索推薦系統(tǒng)、自然語(yǔ)言處理、網(wǎng)絡(luò)分析、MapReduce和數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)
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