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  • [正版]数据科学与商业分析 用机器学习与统计学优化商业决策r语言数据科学手册数据分析计算书籍人工智能统计数据数据挖掘
  • 解决从数据到业务实操的问题
    • 作者: 马特·塔迪著
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2021-03
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    • 作者: 马特·塔迪著
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2021-03
    • ISBN:9787709653367
    • 版权提供:人民邮电出版社

             店铺公告

      为保障消费者合理购买需求及公平交易机会,避免因非生活消费目的的购买货囤积商品,抬价转售等违法行为发生,店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单:包括但不限于相同用户ID批量下单,同一用户(指不同用户ID,存在相同/临近/虚构收货地址,或相同联系号码,收件人,同账户付款人等情形的)批量下单(一次性大于5本),以及其他非消费目的的交易订单。

    温馨提示:请务必当着快递员面开箱验货,如发现破损,请立即拍照拒收,如验货有问题请及时联系在线客服处理,(如开箱验货时发现破损,所产生运费由我司承担,一经签收即为货物完好,如果您未开箱验货,一切损失就需要由买家承担,所以请买家一定要仔细验货),

    关于退货运费:对于下单后且物流已发货货品在途的状态下,原则上均不接受退货申请,如顾客原因退货需要承担来回运费,如因产品质量问题(非破损问题)可在签收后,联系在线客服。

      本店存在书、古旧书、收藏书、二手书等特殊商品,因受采购成本限制,可能高于定价销售,明码标价,介意者勿拍!

    1.书籍因稀缺可能导致售价高于定价,图书实际定价参见下方详情内基本信息,请买家看清楚且明确后再拍,避免价格争议!

    2.店铺无纸质均开具电子,请联系客服开具电子版

     

    内容介绍

    大数据和机器学习等的兴起使得商业分析领域越来越倚重数据科学。本书详细介绍了商业数据科学中的关键元素,汇集了机器学习、经济学以及统计学领域的核心原则和*佳实践,内容涵盖识别商业政策中的重要变量、通过实验测量这些变量,以及挖掘社交媒体以了解公众对于政策修改的反应,为从事商业数据科学的数据科学家和商业人士提供了*备工具。书中通过大量数据分析示例讲解如何利用R语言编写脚本来解决复杂的数据科学问题。
    目录

    对本书的赞誉
    献词
    前言
    常见符号的标准用法
    第0章 引言 1
    从两张图说起 1
    大数据与机器学习 4
    计算 6
    第 1章 不确定性 14
    1.1 频率不确定性和bootstrap方法 14
    1.2 假设检验和错误发现率控制 25
    1.3 贝叶斯推断 33
    第 2章 回归 37
    2.1 线性模型 37
    2.2 逻辑回归 46
    2.3 偏差与似然 49
    2.4 ◆回归不确定性 53
    2.5 空间和时间 56
    第3章 正则化 64
    3.1 样本外预测效果 64
    3.2 正则化方法 68
    3.3 模型选择 77
    3.4 ◆lasso的不确定性量化 87
    第4章 分类 94
    4.1 *近邻 94
    4.2 概率、成本和分类 97
    4.3 多元逻辑回归 102
    4.4 分布式多元回归 106
    4.5 分布式与大数据 110
    第5章 实验 114
    5.1 随机控制试验 115
    5.2 近似实验设计 125
    5.3 ◆工具变量 135
    第6章 控制 143
    6.1 条件可忽略性与线性处理效果 143
    6.2 高维混淆变量调整 146
    6.3 ◆样本分割与正交机器学习 148
    6.4 异质性处理效果 152
    6.5 合成控制法 164
    第7章 分解 167
    7.1 聚类 167
    7.2 因子模型和主成分分析 173
    7.3 主成分回归 180
    7.4 偏*小二乘法 184
    第8章 文本作为数据 189
    8.1 分词 190
    8.2 文本回归 194
    8.3 主题模型 194
    8.4 多元逆回归 200
    8.5 协同过滤 204
    8.6 词嵌入技术 206
    第9章 非参数方法 209
    9.1 决策树 210
    9.2 随机森林 216
    9.3 因果关系树 224
    9.4 半参数方法与高斯过程 228
    第 10章 人工智能 233
    10.1 什么是人工智能 233
    10.2 通用机器学习 237
    10.3 深度学习 240
    10.4 ◆SGD 244
    10.5 强化学习 248
    10.6 商业环境中的人工智能 251

    作者介绍

    Matt Taddy,美国经济学家、数据科学家。现任亚马逊北美&席经济学家、大名鼎鼎的亚马逊经济学家团队Central Economics Team VP。曾任芝加哥大学布斯商学院计量经济学和统计学教授,明星教师,开创了数据科学课程。曾任微软商务人工智能&席研究员、eBay研究员。
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