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  • 正版 数据科学入门 (美)乔尔·格鲁斯 人民邮电出版社 97871155527
  • 新华书店旗下自营,正版全新
    • 作者: (美)乔尔·格鲁斯著 | (美)乔尔·格鲁斯编 | (美)乔尔·格鲁斯译 | (美)乔尔·格鲁斯绘
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2020-11-01
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    • 作者: (美)乔尔·格鲁斯著| (美)乔尔·格鲁斯编| (美)乔尔·格鲁斯译| (美)乔尔·格鲁斯绘
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2020-11-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:526000
    • 页数:336
    • 开本:16开
    • ISBN:9787115552761
    • 版权提供:人民邮电出版社
    • 作者:(美)乔尔·格鲁斯
    • 著:(美)乔尔·格鲁斯
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:109.00
    • ISBN:9787115552761
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2020-11-01
    • 页数:336
    • 外部编号:10809136
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    第2版前言
    第1版前言
    第1章 导论
    1.1 数据的崛起
    1.2 什么是数据科学
    1.3 激励假设:DataSciencester
    1.3.1 寻找关键联系人
    1.3.2 你可能知道的数据科学家
    1.3.3 工资和工作年限
    1.3.4 付费账户
    1.3.5 感兴趣的主题
    1.3.6 展望
    第2章 Python速成
    2.1 Python之禅
    2.2 获取Python
    2.3 虚拟环境
    2.4 空白格式
    2.5 模块
    2.6 函数
    2.7 字符串
    2.8 异常
    2.9 列表
    2.10 元组
    2.11 字典
    2.12 计数器
    2.13 集
    2.14 控制流
    2.15 真和假
    2.16 排序
    2.17 列表解析
    2.18 自动化测试和断言
    2.19 面向对象编程
    2.20 迭代器和生成器
    2.21 随机性
    2.22 正则表达式
    2.23 函数式编程
    2.24 压缩和参数拆分
    2.25 args和kwargs
    2.26 类型注释
    2.27 欢迎来到DataSciencester
    2.28 进一步探索
    第3章 数据可视化
    3.1 matplotlib
    3.2 条形图
    3.3 线图
    3.4 散点图
    3.5 延伸学习
    第4章 线性代数
    4.1 向量
    4.2 矩阵
    4.3 延伸学习
    第5章 统计学
    5.1 描述单个数据集
    5.1.1 中心倾向
    5.1.2 离散度
    5.2 相关
    5.3 辛普森悖论
    5.4 相关系数的其他注意事项
    5.5 相关与因果
    5.6 延伸学习
    第6章 概率
    第7章 假设和推论
    第8章 梯度下降
    第9章 获取数据
    第10章 数据工作
    第11章 机器学习
    第12章 k最近邻法
    第13章 朴素贝叶斯算法
    第14章 简单线性回归
    第15章 多元回归
    第16章 逻辑回归
    第17章 决策树
    第18章 神经网络
    第19章 深度学习
    第20章 聚类分析
    第21章 自然语言处理
    第22章 网络分析
    第23章 推荐系统
    第24章 数据库与SQL
    第25章 MapReduce
    第26章 数据伦理
    第27章 数据科学前瞻
    关于作者
    关于封面

    岳冰,美国西北大学数学硕士,知乎专栏“X-Lab”编辑,参与编撰了《知识图谱标准化白皮书(2019版)》。深耕图神经网络、推荐算法、复杂关系网络风险挖掘、机器学习等领域。运用人工智能算法与工具,长期支持有关部门用高精尖技术手段打击违法犯罪。, 乔尔·格鲁斯(Joel Grus)是Capital Group公司首席机器学习工程师。担任过艾伦研究所(Allen Institute)人工智能方向的研发工程师,以及Google软件工程师,并曾在多家创业公司担任数据科学家。住在西雅图,经常参加数据科学的活动。偶尔在个人网站上发表博客,长期活跃于Twitter(@joelgrus)。, 韩波,自由译者、撰稿人,从事IT工作二十余年,主要兴趣领域为机器学习、Python。曾为多家IT媒体撰稿,另有译著《Python数据分析》。, 高蓉,讲师,任教于杭州电子科技大学经济学院金融系。博士和硕士毕业于南开大学经济学院金融系,本科毕业于南开大学数学学院计算数学专业。研究领域包括资产定价、金融工程、计量经济应用、数据科学应用。

    "乔尔将带你踏上数据科学探索之旅,让你从数据爱好者一跃成为通晓实用算法的数据科学家。" --Rohit Sivaprasad Facebook公司数据科学家 "我向所有想转战机器学习领域的分析师和工程师推荐这本书。" --Tom Marthaler 亚马逊公司软件开发经理 "用代码实现数据科学概念并非易事,但这本书轻松地做到了。" --William Cox Grubhub公司机器学习工程师

    本书基于Python语言环境,从零开始讲解数据科学工作,讲述数据科学工作所需的技能与诀窍,并带领读者熟悉数据科学的核心知识:数学与统计学。作者借助大量具有现实意义的实例详细展示了什么是数据科学,介绍了从事数据科学工作需要用到的库,如NumPy、scikit-learn、pandas等,还在每章末尾推荐了很多学习资源,帮助你进一步巩固本书所学。新版基于Python 3.6,重写了所有示例和代码,并根据数据科学近几年的发展,新增了关于深度学习、统计学和自然语言处理等主题,让图书内容与时俱进。
    本书适合有志于成为数据科学工作者以及想了解数据科学的读者阅读。

    1.数据科学家成长指南,长居美亚机器学习热销榜; 2.新版基于Python 3.6,新引入了类型注释等许多功能; 3.根据数据科学近几年的发展,新增了关于深度学习、统计学和自然语言处理等主题,让图书内容与时俱进。 - 学到一堂Python速成课。 - 学习线性代数、统计学和概率论的基础知识,并能将其灵活地用于数据科学项目。 - 掌握如何获取、探索、清洗、处理和调整数据。 - 深入理解机器学习概念,尤其是深度学习概念。 - 运用k很近邻法、朴素贝叶斯、线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等算法实现数据模型。 - 探索自然语言处理、网络分析、推荐系统、数据库与SQL、MapReduce。 无论你身处哪个行业,数据都能成为你的好帮手。善于从凌乱的数据中提取有用的信息,你就能在面对业务难题时游刃有余,用数据说话,为决策找到有力的支撑。 欢迎进入数据科学世界!在本书中,你将化身为虚构公司DataSciencester的员工,从零开始数据科学工作,亲手构建工具、实现算法,很终从数据科学新手蜕变为的数据科学家。在版的基础上,本书升级了所有代码示例,并新增了深度学习、统计学、自然语言处理等相关内容。

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