数据科学入门

Posted 2020-07-25 烂屁股猴 情商包含两部分:1.了解自己的情绪;2.管理他人的

 

目录

前言 
第1章导论1 
1.1数据的威力1 
1.2什么是数据科学1 
1.3激励假设：DataSciencester2 
1.3.1寻找关键联系人3 
1.3.2你可能知道的数据科学家5 
1.3.3工资与工作年限8 
1.3.4付费账户10 
1.3.5兴趣主题11 
1.4展望12 
第2章Python速成13 
2.1基础内容13 
2.1.1Python获取13 
2.1.2Python之禅14 
2.1.3空白形式14 
2.1.4模块15 
2.1.5算法16 
2.1.6函数16 
2.1.7字符串17 
2.1.8异常18 
2.1.9列表18 
2.1.10元组19 
2.1.11字典20 
2.1.12集合22 
2.1.13控制流23 
2.1.14真和假24 
2.2进阶内容25 
2.2.1排序25 
2.2.2列表解析25 
2.2.3生成器和迭代器26 
2.2.4随机性27 
2.2.5正则表达式28 
2.2.6面向对象的编程28 
2.2.7函数式工具29 
2.2.8枚举31 
2.2.9压缩和参数拆分31 
2.2.10args和kwargs32 
2.2.11欢迎来到DataSciencester33 
2.3延伸学习33 
第3章可视化数据34 
3.1matplotlib34 
3.2条形图36 
3.3线图40 
3.4散点图41 
3.5延伸学习44 
第4章线性代数45 
4.1向量45 
4.2矩阵49 
4.3延伸学习51 
第5章统计学53 
5.1描述单个数据集53 
5.1.1中心倾向55 
5.1.2离散度56 
5.2相关58 
5.3辛普森悖论60 
5.4相关系数其他注意事项61 
5.5相关和因果62 
5.6延伸学习63 
第6章概率64 
6.1不独立和独立64 
6.2条件概率65 
6.3贝叶斯定理66 
6.4随机变量68 
6.5连续分布68 
6.6正态分布69 
6.7中心极限定理72 
6.8延伸学习74 
第7章假设与推断75 
7.1统计假设检验75 
7.2案例：掷硬币75 
7.3置信区间79 
7.4P—hacking80 
7.5案例：运行A／B测试81 
7.6贝叶斯推断82 
7.7延伸学习85 
第8章梯度下降86 
8.1梯度下降的思想86 
8.2估算梯度87 
8.3使用梯度90 
8.4选择正确步长90 
8.5综合91 
8.6随机梯度下降法92 
8.7延伸学习93 
第9章获取数据94 
9.1stdin和stdout94 
9.2读取文件96 
9.2.1文本文件基础96 
9.2.2限制的文件97 
9.3网络抓取99 
9.3.1html和解析方法99 
9.3.2案例：关于数据的O’Reilly图书101 
9.4使用API105 
9.4.1JSON（和XML）105 
9.4.2使用无验证的API106 
9.4.3寻找API107 
9.5案例：使用TwitterAPI108 
9.6延伸学习111 
第10章数据工作112 
10.1探索你的数据112 
10.1.1探索一维数据112 
10.1.2二维数据114 
10.1.3多维数据116 
10.2清理与修改117 
10.3数据处理119 
10.4数据调整122 
10.5降维123 
10.6延伸学习129 
第11章机器学习130 
11.1建模130 
11.2什么是机器学习131 
11.3过拟合和欠拟合131 
11.4正确性134 
11.5偏倚—方差权衡136 
11.6特征提取和选择137 
11.7延伸学习138 
第12章k近邻法139 
12.1模型139 
12.2案例：喜欢的编程语言141 
12.3维数灾难146 
12.4延伸学习151 
第13章朴素贝叶斯算法152 
13.1一个简易的垃圾邮件过滤器152 
13.2一个复杂的垃圾邮件过滤器153 
13.3算法的实现154 
13.4测试模型156 
13.5延伸学习158 
第14章简单线性回归159 
14.1模型159 
14.2利用梯度下降法162 
14.3最大似然估计162 
14.4延伸学习163 
第15章多重回归分析164 
15.1模型164 
15.2最小二乘模型的进一步假设165 
15.3拟合模型166 
15.4解释模型167 
15.5拟合优度167 
15.6题外话：Bootstrap168 
15.7回归系数的标准误差169 
15.8正则化170 
15.9延伸学习172 
第16章逻辑回归173 
16.1问题173 
16.2Logistic函数176 
16.3应用模型178 
16.4拟合优度179 
16.5支持向量机180 
16.6延伸学习184 
第17章决策树185 
17.1什么是决策树185 
17.2熵187 
17.3分割之熵189 
17.4创建决策树190 
17.5综合运用192 
17.6随机森林194 
17.7延伸学习195 
第18章神经网络196 
18.1感知器196 
18.2前馈神经网络198 
18.3反向传播201 
18.4实例：战胜CAPTCHA202 
18.5延伸学习206 
第19章聚类分析208 
19.1原理208 
19.2模型209 
19.3示例：聚会210 
19.4选择聚类数目k213 
19.5示例：对色彩进行聚类214 
19.6自下而上的分层聚类216 
19.7延伸学习221 
第20章自然语言处理222 
20.1词云222 
20.2n—grams模型224 
20.3语法227 
20.4题外话：吉布斯采样229 
20.5主题建模231 
20.6延伸学习236 
第21章网络分析237 
21.1中介中心度237 
21.2特征向量中心度242 
21.2.1矩阵乘法242 
21.2.2中心度244 
21.3有向图与PageRank246 
21.4延伸学习248 
第22章推荐系统249 
22.1手工甄筛250 
22.2推荐流行事物250 
22.3基于用户的协同过滤方法251 
22.4基于物品的协同过滤算法254 
22.5延伸学习256 
第23章数据库与SQL257 
23.1CREATETABLE与INSERT257 
23.2UPDATE259 
23.3DELETE260 
23.4SELECT260 
23.5GROUPBY262 
23.6ORDERBY264 
23.7JOIN264 
23.8子查询267 
23.9索引267 
23.10查询优化268 
23.11NoSQL268 
23.12延伸学习269 
第24章MapReduce270 
24.1案例：单词计数270 
24.2为什么是MapReduce272 
24.3更加一般化的MapReduce272 
24.4案例：分析状态更新273 
24.5案例：矩阵计算275 
24.6题外话：组合器276 
24.7延伸学习277 
第25章数据科学前瞻278 
25.1IPython278 
25.2数学279 
25.3不从零开始279 
25.3.1NumPy279 
25.3.2pandas280 
25.3.3scikit—learn280 
25.3.4可视化280 
25.3.5R281 
25.4寻找数据281 
25.5从事数据科学281 
25.5.1HackerNews282 
25.5.2消防车282 
25.5.3T恤282 
25.5.4你呢？283