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  • 数据科学与分析 Python语言实现
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    • 作者: [英] 赫苏斯·罗格尔-萨拉查(Jesús Rogel-Salazar)著 | | 白皓 刘江一 上官明乔 刁娟 译译
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2018-08-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: [英] 赫苏斯·罗格尔-萨拉查(Jesús Rogel-Salazar)著| 白皓 刘江一 上官明乔 刁娟 译译
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2018-08-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2018-08-01
    • 字数:208
    • 页数:236
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:机械工业出版社

    数据科学与分析 Python语言实现

    作  者:(英)赫苏斯·罗格尔-萨拉查(Jesus Rogel-Salazar) 著 白皓 等 译
    定  价:69
    出 版 社:机械工业出版社
    出版日期:2019年04月01日
    页  数:223
    装  帧:平装
    ISBN:9787111623175
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    内容简介

    本书由前IBM首席数据科学家撰写,旨在为励志成为数据科学家的读者给出一个可行的实践指南。从Python入门开始,逐步实现数据分析、机器学习等通用算法,进而讨论数据科学家的典型工作流程,很后从实践入手,由浅入深,精选决策树、降维技术、支持向量机等数据分析案例,让读者能逐步理解晦涩的公式理论并上手操作,可以满足不同层次的读者需求。

    作者简介

     

    精彩内容

        

    目录
    译者序
    前言
    读者指南
    章数据科学家的试验与磨难1
    1.1数据?科学?数据科学!1
    1.2数据科学家:现代鹿角兔4
    1.3数据科学工具9
    1.4从数据到洞察力:数据科学工作流11
    1.4.1识别问题13
    1.4.2获取数据13
    1.4.3数据挖掘13
    1.4.4建模与评价13
    1.4.5表征与互动14
    1.4.6数据科学:一个迭代过程14
    1.5总结15
    第2章Python:接近不同的编程语言16
    2.1为何是Python?为何不是?17
    2.1.1使用Shell或不使用Shell19
    2.1.2使用iPython/JupyterNotebook20
    2.2初探Python21
    2.2.1基本类型21
    2.2.2数字21
    2.2.3字符串22
    2.2.4复数23
    2.2.5列表24
    2.2.6元组27
    2.2.7字典29
    2.3控制流31
    2.3.1if...elif...else31
    2.3.2while32
    2.3.3for33
    2.3.4try...except34
    2.3.5函数36
    2.3.6脚本和模块39
    2.4计算和数据处理41
    2.4.1矩阵操作和线性代数41
    2.4.2NumPy数组和矩阵42
    2.4.3索引和切片45
    2.5“熊猫”前来救驾46
    2.6绘图和可视化库:Matplotlib50
    2.7总结52
    第3章能够探知的机器:机器学习和模式识别53
    3.1认知模式53
    3.2人工智能和机器学习54
    3.3数据很好,但也需要其他支持56
    3.4学习、预测和分类57
    3.5机器学习和数据科学58
    3.6特征选择59
    3.7偏差、差异和正规化:平衡法60
    3.8一些有用的措施:距离和相似性61
    3.9注意“维度的诅咒”64
    3.10Scikit-learn是我们的朋友67
    3.11训练和测试70
    3.12交叉验证72
    3.13总结75
    第4章关系难题:回归76
    4.1变量之间的关系:回归76
    4.2多元线性回归78
    4.3普通最小二乘法80
    4.4大脑与身体:单变量回归83
    4.5对数变换90
    4.6使任务更容易:标准化和扩展93
    4.6.1正则化或单位缩放94
    4.6.2z-Score缩放95
    4.7多项式回归96
    4.8方差–偏差权衡99
    4.9收缩:选择运算符和Ridge101
    4.10总结105
    第5章鹿角兔和野兔:聚类107
    5.1聚类107
    5.2k–均值聚类108
    5.2.1聚类验证110
    5.2.2k–均值实际操作112
    5.3总结115
    第6章独角兽和马:分类116
    6.1分类116
    6.1.1混淆矩阵117
    6.1.2ROC和AUC119
    6.2使用KNN算法分类121
    6.3逻辑回归分类器126
    6.3.1逻辑回归的解释129
    6.3.2逻辑回归的应用130
    6.4使用朴素贝叶斯算法进行分类136
    6.4.1朴素贝叶斯分类器139
    6.4.2朴素贝叶斯分类的应用140
    6.5总结144
    第7章决策:分层聚类、决策树和集成技术145
    7.1分层聚类145
    7.2决策树150
    7.3集成技术160
    7.3.1套袋164
    7.3.2助推164
    7.3.3随机森林165
    7.3.4层叠和混合166
    7.4集成技术实践167
    7.5总结171
    第8章少即多:降维172
    8.1降维172
    8.2主成分分析175
    8.2.1PCA实践177
    8.2.2PCA在鸢尾花数据集中的应用180
    8.3奇异值分解183
    8.4推荐系统187
    8.4.1基于内容的过滤实践188
    8.4.2协同过滤实践191
    8.5总结195
    第9章内核秘诀:支持向量机197
    9.1支持向量机和内核方法197
    9.1.1支持向量机199
    9.1.2内核的技巧204
    9.1.3SVM实践:回归205
    9.1.4SVM实践:分类208
    9.2总结212
    附录Scikit-learn中的管道213
    参考文献217

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