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精通数据科学算法

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作者: [英] （David Natingga） 著 , 译 , 译 , 译
出版社: 人民邮电出版社
2019-05
版次: 1
ISBN: 9787115498168
定价: 59.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 164页
分类: 计算机与互联网
14人买过
  • 数据科学（Data Science）是从数据中提取知识的技术，是一门有关机器学习、统计学与数据挖掘的交叉学科。数据科学包含了多种领域的不同元素，包括信号处理、数学、概率模型技术和理论、计算机编程、统计学等。

    本书讲解了7种重要的数据分析方法，它们分别是k最近邻算法、朴素贝叶斯算法、决策树、随机森林、k-means聚类、回归分析以及时间序列分析。全书共7章，每一章都以一个简单的例子开始，先讲解算法的基本概念与知识，然后通过对案例进行扩展以讲解一些特殊的分析算法。这种方式有益于读者深刻理解算法。

    本书适合数据分析人员、机器学习领域的从业人员以及对算法感兴趣的读者阅读。 Dávid Natingga于2014年毕业于伦敦帝国理工学院的计算与人工智能专业，并获工程硕士学位。2011年，他在印度班加罗尔的Infosys实验室工作，研究机器学习算法的优化。2012~2013年，他在美国帕罗奥图的Palantir技术公司从事大数据算法的开发工作。2014年，作为英国伦敦Pact Coffee公司的数据科学家，他设计了一种基于顾客口味偏好和咖啡结构的推荐算法。2017年，他在荷兰阿姆斯特丹的TomTom工作，处理导航平台的地图数据。

    他是英国利兹大学计算理论专业的博士研究生，研究纯数学如何推进人工智能。2016年，他在日本高等科学技术学院当了8个月的访问学者。 第 1 章 用k最近邻算法解决分类问题

    1．1　Mary对温度的感觉

    1．2　实现k最近邻算法

    1．3　意大利地区的示例——选择k值

    1．4　房屋所有权——数据转换

    1．5　文本分类——使用非欧几里德距离

    1．6　文本分类——更高维度的k-NN

    1．7　小结

    1．8　习题

    第　2 章 朴素贝叶斯

    2．1　医疗检查——贝叶斯定理的基本应用

    2．2　贝叶斯定理的证明及其扩展

    2．3　西洋棋游戏——独立事件

    2．4　朴素贝叶斯分类器的实现

    2．5　西洋棋游戏——相关事件

    2．6　性别分类——基于连续随机变量的贝叶斯定理

    2．7　小结

    2．8　习题

    第　3 章 决策树

    3．1　游泳偏好——用决策树表示数据

    3．2　信息论　044

    3．3　ID3算法——构造决策树　047

    3．4　用决策树进行分类　054

    3．5　小结　060

    3．6　习题　060

    第　4 章 随机森林　064

    4．1　随机森林算法概述　064

    4．2　游泳偏好——随机森林分析法　065

    4．3　随机森林算法的实现　071

    4．4　下棋实例　075

    4．5　购物分析——克服随机数据的不一致性以及

    度量置信水平　082

    4．6　小结　084

    4．7　习题　084

    第　5 章 k-means聚类　089

    5．1　家庭收入——聚类为k个簇　089

    5．2　性别分类——聚类分类　092

    5．3　k-means聚类算法的实现　095

    5．4　房产所有权示例——选择簇的数量　099

    5．5　小结　105

    5．6　习题　105

    第　6 章 回归分析　114

    6．1　华氏温度和摄氏温度的转换——基于完整数据的线性回归　114

    6．2　根据身高预测体重——基于实际数据的线性回归　117

    6．3　梯度下降算法及实现　118

    6．4　根据距离预测飞行时长　122

    6．5　弹道飞行分析——非线性模型　123

    6．6　小 结　125

    6．7　习 题　125

    第　7 章 时间序列分析　130

    7．1　商业利润——趋势分析　130

    7．2　电子商店的销售额——季节性分析　132

    7．3　小 结　140

    7．4　习 题　140

    附录　A 统计　145

    A．1　基本概念　145

    A．2　贝叶斯推理　146

    A．3　分 布　146

    A．4　交叉验证　147

    A．5　A/B 测 试　148

    附录　B R参考　149

    B．1　介 绍　149

    B．2　数据类型　150

    B．3　线性回归　152

    附录　C Python参考　154

    C．1　介 绍　154

    C．2　数据类型　155

    C．3　控 制 流　159

    附录　D 数据科学中的算法和方法术语　163
  • 内容简介:
    数据科学（Data Science）是从数据中提取知识的技术，是一门有关机器学习、统计学与数据挖掘的交叉学科。数据科学包含了多种领域的不同元素，包括信号处理、数学、概率模型技术和理论、计算机编程、统计学等。

    本书讲解了7种重要的数据分析方法，它们分别是k最近邻算法、朴素贝叶斯算法、决策树、随机森林、k-means聚类、回归分析以及时间序列分析。全书共7章，每一章都以一个简单的例子开始，先讲解算法的基本概念与知识，然后通过对案例进行扩展以讲解一些特殊的分析算法。这种方式有益于读者深刻理解算法。

    本书适合数据分析人员、机器学习领域的从业人员以及对算法感兴趣的读者阅读。
  • 作者简介:
    Dávid Natingga于2014年毕业于伦敦帝国理工学院的计算与人工智能专业，并获工程硕士学位。2011年，他在印度班加罗尔的Infosys实验室工作，研究机器学习算法的优化。2012~2013年，他在美国帕罗奥图的Palantir技术公司从事大数据算法的开发工作。2014年，作为英国伦敦Pact Coffee公司的数据科学家，他设计了一种基于顾客口味偏好和咖啡结构的推荐算法。2017年，他在荷兰阿姆斯特丹的TomTom工作，处理导航平台的地图数据。

    他是英国利兹大学计算理论专业的博士研究生，研究纯数学如何推进人工智能。2016年，他在日本高等科学技术学院当了8个月的访问学者。
  • 目录:
    第 1 章 用k最近邻算法解决分类问题

    1．1　Mary对温度的感觉

    1．2　实现k最近邻算法

    1．3　意大利地区的示例——选择k值

    1．4　房屋所有权——数据转换

    1．5　文本分类——使用非欧几里德距离

    1．6　文本分类——更高维度的k-NN

    1．7　小结

    1．8　习题

    第　2 章 朴素贝叶斯

    2．1　医疗检查——贝叶斯定理的基本应用

    2．2　贝叶斯定理的证明及其扩展

    2．3　西洋棋游戏——独立事件

    2．4　朴素贝叶斯分类器的实现

    2．5　西洋棋游戏——相关事件

    2．6　性别分类——基于连续随机变量的贝叶斯定理

    2．7　小结

    2．8　习题

    第　3 章 决策树

    3．1　游泳偏好——用决策树表示数据

    3．2　信息论　044

    3．3　ID3算法——构造决策树　047

    3．4　用决策树进行分类　054

    3．5　小结　060

    3．6　习题　060

    第　4 章 随机森林　064

    4．1　随机森林算法概述　064

    4．2　游泳偏好——随机森林分析法　065

    4．3　随机森林算法的实现　071

    4．4　下棋实例　075

    4．5　购物分析——克服随机数据的不一致性以及

    度量置信水平　082

    4．6　小结　084

    4．7　习题　084

    第　5 章 k-means聚类　089

    5．1　家庭收入——聚类为k个簇　089

    5．2　性别分类——聚类分类　092

    5．3　k-means聚类算法的实现　095

    5．4　房产所有权示例——选择簇的数量　099

    5．5　小结　105

    5．6　习题　105

    第　6 章 回归分析　114

    6．1　华氏温度和摄氏温度的转换——基于完整数据的线性回归　114

    6．2　根据身高预测体重——基于实际数据的线性回归　117

    6．3　梯度下降算法及实现　118

    6．4　根据距离预测飞行时长　122

    6．5　弹道飞行分析——非线性模型　123

    6．6　小 结　125

    6．7　习 题　125

    第　7 章 时间序列分析　130

    7．1　商业利润——趋势分析　130

    7．2　电子商店的销售额——季节性分析　132

    7．3　小 结　140

    7．4　习 题　140

    附录　A 统计　145

    A．1　基本概念　145

    A．2　贝叶斯推理　146

    A．3　分 布　146

    A．4　交叉验证　147

    A．5　A/B 测 试　148

    附录　B R参考　149

    B．1　介 绍　149

    B．2　数据类型　150

    B．3　线性回归　152

    附录　C Python参考　154

    C．1　介 绍　154

    C．2　数据类型　155

    C．3　控 制 流　159

    附录　D 数据科学中的算法和方法术语　163
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