精通数据科学:从线性回归到深度学习

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唐亘,数据科学家,专注于机器学习和大数据,热爱并积极参与Apache Spark、scikit-learn等开源项目。作为讲师和技术顾问,为多家机构(包括惠普、华为、复旦大学等)提供百余场技术培训。

此前的工作和研究集中于经济和量化金融,曾参与经济合作与发展组织(OECD)的研究项目并发表论文,并担任英国知名在线出版社Packt的技术审稿人。

曾获得复旦大学的数学和计算机双学士学位;巴黎综合理工的金融硕士学位;法国国立统计与经济管理学校的数据科学硕士学位。

出版者:人民邮电出版社
作者:唐亘
出品人:异步图书
页数:432
译者:
出版时间:2018-5-8
价格:99.00元
装帧:平装
isbn号码:9787115479105
丛书系列:深度学习系列
图书标签:
  • 数据科学 
  • 机器学习 
  • Python 
  • 统计分析 
  • 数据分析 
  • 算法 
  • 人工智能 
  • AI 
  •  
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数据科学是一门内涵很广的学科,它涉及到统计分析、机器学习以及计算机科学三方面的知识和技能。本书深入浅出、全面系统地介绍了这门学科的内容。

本书分为13章,最初的3章主要介绍数据科学想要解决的问题、常用的IT工具Python以及这门学科所涉及的数学基础。第4-7章主要讨论数据模型,主要包含三方面的内容:一是统计中最经典的线性回归和逻辑回归模型;二是计算机估算模型参数的随机梯度下降法,这是模型工程实现的基础;三是来自计量经济学的启示,主要涉及特征提取的方法以及模型的稳定性。接下来的8-10章主要讨论算法模型,也就是机器学习领域比较经典的模型。这三章依次讨论了监督式学习、生成式模型以及非监督式学习。目前数据科学最前沿的两个领域分别是大数据和人工智能。本书的第11章将介绍大数据中很重要的分布式机器学习,而本书的最后两章将讨论人工智能领域的神经网络和深度学习。

本书通俗易懂,而且理论和实践相结合,可作为数据科学家和数据工程师的学习用书,也适合对数学科学有强烈兴趣的初学者使用。同时也可作为高等院校计算机、数学及相关专业的师生用书和培训学校的教材。

具体描述

读后感

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本书的配套代码和训练模型的数据有两个下载地址,分别是: 1. Github 2. 异步社区 另外对于Python的版本,需要注意的是:为了节省篇幅、突出重点,本书正文中所展示的代码是基于Linux系统下的Python 2.7,而网上可以下载的配套代码则兼容Python 3和Windows系统。其实对于机器学...  

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数学不好的,看不懂。数学好的,不屑看。。。另外有些错别字,太离谱了。。。 如果你已经会机器学习,也有数据基础。这本书,读起来就很通畅,可惜,这种读者,大概不会买这本书。。。因为这本书的主打卖点,就是由浅入深,融会贯通、串起机器学习中涉及的方方面面数学知识。。...

用户评价

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从线性回归到机器学习,作者无论是例子还是公式都写得很用心,适合想入门且深入的同学。

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从线性回归到机器学习,作者无论是例子还是公式都写得很用心,适合想入门且深入的同学。

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见过。

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这本书内容我认为很好,排版也很不错。排版不多说,在同时接触与处理数学公式、代码与伪代码、众多图表时难免会有一些头大,但这本书我认为是我见过很多书中排版最容易接受的一种;内容上,当初买时的初心不少,想入门机器学习,掌握python的代码实现,入门数据分析,还想为建模做准备,这本书无一例外全部涵盖到了,从内心来讲是非常满意的。同时给其他想买的人一个建议,最好在具备一定python编程基础和最基本的数学功底(包括高数、线代、概率论)后再入手,不然在理解概率论上会很费劲,理解代码又很费劲,进而容易选择放弃。

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这本书内容我认为很好,排版也很不错。排版不多说,在同时接触与处理数学公式、代码与伪代码、众多图表时难免会有一些头大,但这本书我认为是我见过很多书中排版最容易接受的一种;内容上,当初买时的初心不少,想入门机器学习,掌握python的代码实现,入门数据分析,还想为建模做准备,这本书无一例外全部涵盖到了,从内心来讲是非常满意的。同时给其他想买的人一个建议,最好在具备一定python编程基础和最基本的数学功底(包括高数、线代、概率论)后再入手,不然在理解概率论上会很费劲,理解代码又很费劲,进而容易选择放弃。

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