数据科学概念与实践(原书第2版)/数据科学与工程技术丛书--聚文网

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内容简介

本书是关于数据科学的“百科指南”，涉及的技术包括探索性数据分析、可视化、决策树、规则归纳、七-NN、朴素贝叶斯分类器、人工神经网络、深度学习、支持向量机、集成模型、随机森林、回归、推荐引擎、关联分析、k-均值、基于密度的聚类、自组织映射、文本挖掘、时间序列预测、异常检测、特征选择等。通过本书，你将能够： ◎学习数据科学技术的基础知识，了解如何从数据中提取价值。 ◎掌握30种常用数据科学算法的概念和原理，分析实践中可能遇到的问题。 ◎学会使用开源的 RapidMiner平台实现可视化数据处理。

赞誉译者序序言前言致谢作者简介第1章简介 1.1 AI、机器学习和数据科学 1.2 什么是数据科学 1.2.1 提取有意义的模式 1.2.2 构建表示模型 1.2.3 统计、机器学习和计算的结合 1.2.4 学习算法 1.2.5 相关领域 1.3 数据科学的案例 1.3.1 体量 1.3.2 维度 1.3.3 复杂问题 1.4 数据科学的分类 1.5 数据科学的算法 1.6 本书路线图 1.6.1 数据科学入门 1.6.2 练习使用RapidMiner 1.6.3 核心算法参考文献第2章数据科学过程 2.1 先验知识 2.1.1 目标 2.1.2 主题范围 2.1.3 数据 2.1.4 因果关系与相关性 2.2 数据准备 2.2.1 数据探索 2.2.2 数据质量 2.2.3 缺失值 2.2.4 数据类型和转换 2.2.5 转换 2.2.6 异常值 2.2.7 特征选择 2.2.8 数据采样 2.3 建模 2.3.1 训练数据集和测试数据集 2.3.2 学习算法 2.3.3 模型评估 2.3.4 集成模型 2.4 应用 2.4.1 生产准备 2.4.2 技术整合 …… 第3章数据探索第4章分类第5章回归方法第6章关联分析第7章聚类第8章模型评估第9章文本挖掘第10章深度学习第11章推荐引擎第12章时间序列预测第13章异常检测第14章特征选择第15章 RapidMiner入门附录数据科学算法的比较

数据科学概念与实践(原书第2版)/数据科学与工程技术丛书

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