数据科学导论:PYTHON语言实现(原书第2版)

本书首先介绍了如何在Python3.5中安装必要的数据科学工具箱；然后引导你进入数据改写和预处理阶段，在其中阐述用于数据分析、探索或处理的数据加载、变换和修复等关键的数据科学活动；后，通过介绍主要的机器学习算法、图分析技术和可视化方法来对数据科学进行概述。

作 者 简 介阿尔贝托·博斯凯蒂（Alberto Boschetti）数据科学家、信号处理和统计学方面的专家。他是通信工程专业博士，现在伦敦居住和工作。他主要从事自然语言处理、行为分析、机器学习和分布式处理等方面的挑战性工作。他对工作充满激情，经常参加学术聚会、研讨会及其他学术活动，紧跟数据科学技术发展的前沿。 我要感谢我的家人、朋友和同事！同时，也很好感谢开源社区！ 卢卡·马萨罗（Luca Massaron）数据科学家、市场营销研究者，是多变量统计分析、机器学习和客户洞察方面的专家。有十年以上解决实际问题的经验，使用推理、统计、数据挖掘和算法为利益相关者创造了巨大的价值。在意大利他是网络受众分析的先锋，并在Kaggler上获得排名前十的佳绩，随后一直热心参与各种与数据及数据分析相关的活动，积极给新手和专业人员讲解数据驱动知识发现的潜力。他崇尚大道至简，坚信理解数据科学的精要能给你带来巨大收获。 致Yukiko和Amelia，谢谢你们的爱和包容。“前路无止境，星云作伴长，双脚虽远行，终归还家乡。”

目    录译者序前言作者简介第1章  新手上路 11.1  数据科学与Python简介 11.2  Python的安装 21.2.1  Python 2还是Python 3 31.2.2  分步安装 31.2.3  工具包的安装 41.2.4  工具包升级 61.2.5  科学计算发行版 61.2.6  虚拟环境 81.2.7  核心工具包一瞥 111.3  Jupyter简介 171.3.1  快速安装与初次使用 191.3.2  Jupyter魔术命令 201.3.3  Jupyter Notebook怎样帮助数据科学家 221.3.4  Jupyter的替代版本 261.4  本书使用的数据集和代码 271.5  小结 33第2章  数据改写 342.1  数据科学过程 342.2  使用pandas进行数据加载与预处理 362.2.1  数据快捷加载 362.2.2  处理问题数据 382.2.3  处理大数据集 412.2.4  访问其他的数据格式 432.2.5  数据预处理 442.2.6  数据选择 472.3  使用分类数据和文本数据 492.3.1  特殊的数据类型——文本 512.3.2  使用Beautiful Soup抓取网页 562.4  使用NumPy进行数据处理 572.4.1  NmuPy中的N维数组 572.4.2  NmuPy ndarray对象基础 582.5  创建NumPy数组 592.5.1  从列表到一维数组 602.5.2  控制内存大小 602.5.3  异构列表 612.5.4  从列表到多维数组 622.5.5  改变数组大小 632.5.6  利用NumPy函数生成数组 642.5.7  直接从文件中获得数组 652.5.8  从pandas提取数据 652.6  NumPy快速操作和计算 662.6.1  矩阵运算 682.6.2  NumPy数组切片和索引 692.6.3  NumPy数组堆叠 712.7  小结 72第3章  数据科学流程 733.1  EDA简介 733.2  创建新特征 773.3  维数约简 783.3.1  协方差矩阵 793.3.2  主成分分析 803.3.3  一种用于大数据的PCA变型——RandomizedPCA 823.3.4  潜在因素分析 833.3.5  线性判别分析 843.3.6  潜在语义分析 853.3.7  独立成分分析 853.3.8  核主成分分析 853.3.9  t-分布邻域嵌入算法 873.3.10  受限玻尔兹曼机 873.4  异常检测和处理 893.4.1  单变量异常检测 893.4.2  EllipticEnvelope 903.4.3  OneClassSVM 943.5  验证指标 963.5.1  多标号分类 973.5.2  二值分类 993.5.3  回归 1003.6  测试和验证 1003.7  交叉验证 1033.7.1  使用交叉验证迭代器 1053.7.2  采样和自举方法 1073.8  超参数优化 1083.8.1  建立自定义评分函数 1103.8.2  减少网格搜索时间 1123.9  特征选择 1133.9.1  基于方差的特征选择 1133.9.2  单变量选择 1143.9.3  递归消除 1153.9.4  稳定性选择与基于L1的选择 1163.10  将所有操作包装成工作流程 1183.10.1  特征组合和转换链接 1183.10.2  构建自定义转换函数 1203.11  小结 121第4章  机器学习 1224.1  准备工具和数据集 1224.2  线性和logistic回归 1244.3  朴素贝叶斯 1264.4  K近邻 1274.5  非线性算法 1294.5.1  基于SVM的分类算法 1294.5.2  基于SVM的回归算法 1314.5.3  调整SVM（优化） 1324.6  组合策略 1334.6.1  基于随机样本的粘合策略 1344.6.2  基于弱分类器的bagging策略 1344.6.3  随机子空间和随机分片 1354.6.4  随机森林和Extra-Trees 1354.6.5  从组合估计概率 1374.6.6  模型序列——AdaBoost 1384.6.7  梯度树提升 1394.6.8  XGBoost 1404.7  处理大数据 1424.7.1  作为范例创建一些大数据集 1424.7.2  对容量的可扩展性 1434.7.3  保持速度 1444.7.4  处理多样性 1454.7.5  随机梯度下降概述 1474.8  深度学习 1484.9  自然语言处理一瞥 1534.9.1  词语分词 1534.9.2  词干提取 1544.9.3  词性标注 1544.9.4  命名实体识别 1554.9.5  停止词 1564.9.6  一个完整的数据科学例子——文本分类 1564.10  无监督学习概览 1584.11  小结 165第5章  社交网络分析 1665.1  图论简介 1665.2  图的算法 1715.3  图的加载、输出和采样 1775.4  小结 179第6章  可视化、发现和结果 1806.1  matplotlib基础介绍 1806.1.1  曲线绘图 1816.1.2  绘制分块图 1826.1.3  数据中的关系散点图 1836.1.4  直方图 1846.1.5  柱状图 1856.1.6  图像可视化 1866.1.7  pandas的几个图形示例 1886.1.8  散点图 1906.1.9  平行坐标 1926.2  封装matplotlib命令 1936.2.1  Seaborn简介 1946.2.2  增强EDA性能 1976.3  交互式可视化工具Bokeh 2016.4  高级数据学习表示 2036.4.1  学习曲线 2046.4.2  确认曲线 2056.4.3  随机森林的特征重要性 2066.4.4  GBT部分依赖关系图形 2076.4.5  创建MA-AAS预测服务器 2086.5  小结 212附录A  增强Python基础 213