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精通數據科學算法(配件另行下載)
 作  者: (英)戴維•納蒂加
 出版單位: 人民郵電
 出版日期: 2019.05
 進貨日期: 2019/7/6
 ISBN: 9787115498168
 開  本: 16 開    
 定  價: 443
 售  價: 354
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編輯推薦:

機器學習的應用是高度自度化且自動修正的。學習到的資料越多,機器學習應用需要的人工干預越少。為了解決現實世界中複雜的資料問題,科學家們開發出專門的機器學習演算法來解決這些問題。資料科學正是通過演算法和統計分析來?明讀者從現有資料中獲取新知識的。 本書將解決如何高效地進行資料分類及預測的問題。本書主要講解7種資料科學演算法,有k最近鄰演算法、樸素貝葉斯演算法、決策樹、隨機森林,k-means聚類、回歸分析和時間序列分析。 此外,你還會掌握如何對資料進行預聚類,以便針對大型資料集進行優化和分類。最後,你將瞭解如何根據資料集中的現有趨勢來預測資料。本書的各章還有配套的練習題,以?明你夯實內容,擴展相關知識。 讀完本書後,你將瞭解如何選擇機器學習演算法進行聚類、分類或回歸,並知道選擇哪種演算法來解決實際問題。 本書主要包括以下內容: 如何使用樸素貝葉斯、決策樹和隨機森林進行分類並準確地解決複雜問題; 正確識別資料科學問題並使用回歸分析和時間序列分析設計合適的預測解決方案; 如何使用 k-means演算法對資料進行聚類; 如何使用Python和R語言有效地實現演算法。


內容簡介:

資料科學(Data Science)是從資料中提取知識的技術,是一門有關機器學習、統計學與資料採擷的交叉學科。資料科學包含了多種領域的不同元素,包括信號處理、數學、概率模型技術和理論、電腦程式設計、統計學等。 本書講解了7種重要的資料分析方法,它們分別是k*近鄰演算法、樸素貝葉斯演算法、決策樹、隨機森林、k-means聚類、回歸分析以及時間序列分析。全書共7章,每一章都以一個簡單的例子開始,先講解演算法的基本概念與知識,然後通過對案例進行擴展以講解一些特殊的分析演算法。這種方式有益於讀者深刻理解演算法。 本書適合資料分析人員、機器學習領域的從業人員以及對演算法感興趣的讀者閱讀。


作者簡介:

David Natingga于2014年畢業於倫敦帝國理工學院的計算與人工智慧專業,並獲工程碩士學位。2011年,他在印度班加羅爾的Infosys實驗室工作,研究機器學習演算法的優化。2012~2013年,他在美國帕羅奧圖的Palantir技術公司從事大資料演算法的開發工作。2014年,作為英國倫敦Pact Coffee公司的資料科學家,他設計了一種基於顧客口味偏好和咖啡結構的推薦演算法。2017年,他在荷蘭阿姆斯特丹的TomTom工作,處理導航平臺的地圖資料。 他是英國里茲大學計算理論專業的博士研究生,研究純數學如何推進人工智慧。2016年,他在日本高等科學技術學院當了8個月的訪問學者。


圖書目錄:

1 章 用k最近鄰演算法解決分類問題

1.1 Mary對溫度的感覺

1.2 實現k最近鄰演算法

1.3 義大利地區的示例——選擇k值

1.4 房屋所有權——資料轉換

1.5 文本分類——使用非歐幾裡德距離

1.6 文本分類——更高維度的k-NN

1.7 小結

1.8 習題

第 2 章 樸素貝葉斯

2.1 醫療檢查——貝葉斯定理的基本應用

2.2 貝葉斯定理的證明及其擴展

2.3 西洋棋遊戲——獨立事件

2.4 樸素貝葉斯分類器的實現

2.5 西洋棋遊戲——相關事件

2.6 性別分類——基於連續隨機變數的貝葉斯定理

2.7 小結

2.8 習題

第 3 章 決策樹

3.1 游泳偏好——用決策樹表示資料

3.2 資訊理論 044

3.3 ID3演算法——構造決策樹 047

3.4 用決策樹進行分類 054

3.5 小結 060

3.6 習題 060

第 4 章 隨機森林 064

4.1 隨機森林演算法概述 064

4.2 游泳偏好——隨機森林分析法 065

4.3 隨機森林演算法的實現 071

4.4 下棋實例 075

4.5 購物分析——克服亂數據的不一致性以及

 度量置信水準 082

4.6 小結 084

4.7 習題 084

第 5 章 k-means聚類 089

5.1 家庭收入——聚類為k個簇 089

5.2 性別分類——聚類分類 092

5.3 k-means聚類演算法的實現 095

5.4 房產所有權示例——選擇簇的數量 099

5.5 小結 105

5.6 習題 105

第 6 章 回歸分析 114

6.1 華氏溫度和攝氏溫度的轉換——基於完整資料的線性回歸 114

6.2 根據身高預測體重——基於實際資料的線性回歸 117

6.3 梯度下降演算法及實現 118

6.4 根據距離預測飛行時長 122

6.5 彈道飛行分析——非線性模型 123

6.6 小 結 125

6.7 習 題 125

第 7 章 時間序列分析 130

7.1 商業利潤——趨勢分析 130

7.2 電子商店的銷售額——季節性分析 132

7.3 小 結 140

7.4 習 題 140

附錄 A 統計 145

A.1 基本概念 145

A.2 貝葉斯推理 146

A.3 分 布 146

A.4 交叉驗證 147

A.5 A/B 測 試 148

附錄 B R參考 149

B.1 介 紹 149

B.2 資料類型 150

B.3 線性回歸 152

附錄 C Python參考 154

C.1 介 紹 154

C.2 資料類型 155

C.3 控 制 流 159

附錄 D 資料科學中的演算法和方法術語 163

 
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