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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
  • 正版全新
    • 作者: 朱利平 罗翔宇著 | 朱利平 罗翔宇编 | 朱利平 罗翔宇译 | 朱利平 罗翔宇绘
    • 出版社: 中国人民大学出版社
    • 出版时间:2021-06-01
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    • 作者: 朱利平 罗翔宇著| 朱利平 罗翔宇编| 朱利平 罗翔宇译| 朱利平 罗翔宇绘
    • 出版社:中国人民大学出版社
    • 出版时间:2021-06-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:495000
    • 页数:336
    • 开本:16开
    • ISBN:9787300293202
    • 版权提供:中国人民大学出版社
    • 作者:朱利平 罗翔宇
    • 著:朱利平 罗翔宇
    • 装帧:平装-胶订
    • 印次:1
    • 定价:52.00
    • ISBN:9787300293202
    • 出版社:中国人民大学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-06-01
    • 页数:336
    • 外部编号:1202402544
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无


    章引言/1
    1.1什么是大数据/2
    1.2什么是数据科学/2
    1.3教学内容和目的/3
    第二章因果推断/4
    2.1观察数据/5
    2.2随机化双盲试验/9
    .随机化试验的例子/13
    2.4结论/14
    第三章Python入门/15
    3.1Python安装指南/15
    3.2表达式/16
    3.3数值类型/19
    3.4字符串/
    3.5赋值语句/28
    3.6运算符/35
    3.7调用函数/42
    3.8结论/47
    第四章复杂数据类型/48
    4.1列表/49
    4.2元组/56
    4.3字典/57
    4.4数组/60
    第五章复杂代码组/66
    5.1条件语句/69
    5.2循环语句/73
    5.3函数/85
    第六章表格处理/92
    6.1模拟数据/96
    6.2案例1:1812年俄法战争数据/107
    6.3案例2:2010年中国人口普查资料/111
    第七章数据可视化/118
    7.1基础语法/118
    7.2散点图和折线图/119
    7.3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/149
    8.1概率/149
    8.2条件概率/151
    8.3贝叶斯公式/155
    8.4随机变量和概率分布/158
    第九章经验分布/166
    9.1总体概率分布的直方图/166
    9.2经验分布的直方图/167
    9.3大数定律/171
    9.4总体/174
    9.5从总体中抽样及样本的经验分布/177
    9.6参数/179
    9.7模拟统计量/180
    9.8案例1:NBA周明星球员的年龄/182
    9.9案例2:估计敌军飞机的数量/185
    第十章设检验/191
    10.1案例1:第十二届全国人民代表大会少数民族比例问题/191
    10.2案例2:孟德尔的豌豆花/199
    10.3案例3:某附属中学学生的平均分数/202
    10.4错误概率/204
    10.5简单的设检验/206
    十章参数估计/216
    11.1百分位数/216
    11.2自法/222
    11.3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/240
    1.均值和直方图/241
    12.4一些例子/244
    12.5数据波动/247
    12.6标准差和正态曲线/252
    12.7中心极限定理/258
    12.8样本均值的波动/263
    12.9样本均值的中心极限定理/268
    第十三章预测/271
    13.1相关/272
    13.2回归直线/279
    13.3均方根误差/287
    第十四章回归中的统计推断/290
    14.1回归模型/290
    14.2对于真实斜率的推断/292
    14.3对于散点图的重抽样/295
    14.4预测的波动/304
    14.5总结/306
    第十五章机器学习常用方法/308
    15.1回归模型/308
    15.2分类方法/321
    15.3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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