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醉染图书数据科学基础(大数据与人工智能系列)9787300293202
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章引言/11.1什么是大数据/21.2什么是数据科学/21.3教学内容和目的/3第二章因果推断/42.1观察数据/52.2随机化双盲试验/9.随机化试验的例子/132.4结论/14第三章Python入门/153.1Python安装指南/153.2表达式/163.3数值类型/193.4字符串/3.5赋值语句/283.6运算符/353.7调用函数/423.8结论/47第四章复杂数据类型/484.1列表/494.2元组/564.3字典/574.4数组/60第五章复杂代码组/665.1条件语句/695.2循环语句/735.3函数/85第六章表格处理/926.1模拟数据/966.2案例1:1812年俄法战争数据/1076.3案例2:2010年中国人口普查资料/111第七章数据可视化/1187.1基础语法/1187.2散点图和折线图/1197.3柱状图、饼图、箱线图和概率图/140第八章概率、条件概率及贝叶斯公式/1498.1概率/1498.2条件概率/1518.3贝叶斯公式/1558.4随机变量和概率分布/158第九章经验分布/1669.1总体概率分布的直方图/1669.2经验分布的直方图/1679.3大数定律/1719.4总体/1749.5从总体中抽样及样本的经验分布/1779.6参数/1799.7模拟统计量/1809.8案例1:NBA周明星球员的年龄/1829.9案例2:估计敌军飞机的数量/185第十章设检验/19110.1案例1:第十二届全国人民代表大会少数民族比例问题/19110.2案例2:孟德尔的豌豆花/19910.3案例3:某附属中学学生的平均分数/20210.4错误概率/20410.5简单的设检验/206十章参数估计/21611.1百分位数/21611.2自法/22211.3置信区间/第十二章均值与中心极限定理/12.1均值的定义/12.20/1数据的均值是数据中1的比例/2401.均值和直方图/24112.4一些例子/24412.5数据波动/24712.6标准差和正态曲线/25212.7中心极限定理/25812.8样本均值的波动/26312.9样本均值的中心极限定理/268第十三章预测/27113.1相关/27213.2回归直线/27913.3均方根误差/287第十四章回归中的统计推断/29014.1回归模型/29014.2对于真实斜率的推断/29214.3对于散点图的重抽样/29514.4预测的波动/30414.5总结/306第十五章机器学习常用方法/30815.1回归模型/30815.2分类方法/32115.3非监督学习——聚类/325
朱利平,中国人民大学 “杰出学者”特聘教授、博士生导师,统与大据研究院副院长。重大人才工程入选者,长期从事复杂数据分析方和理的研究,在国际重要学术期刊发表70余篇。
本书将通过具有中国特色的具体案例来讲授Python编程的基本语法规则,并通过Python语言来介绍数据科学的基本内容以及数据分析方法的基本思想。内容分为两部分,部分介绍Python编程的基本概念,包括常用表达式、数据类型、表格处理、数据可视化等;第二部分结合Python语言介绍数据分析方法的基本思想,比如设检验、置信区间、参数估计、线回归、分类问题等。
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