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深度學習
像數據達人一樣思考和溝通:數據科學、統計學與機器學習極簡入門 版權信息
- ISBN：9787302643173
- 條形碼：9787302643173 ; 978-7-302-64317-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
像數據達人一樣思考和溝通:數據科學、統計學與機器學習極簡入門 本書特色
在我們如今的生活和職場中，無可避免地要接觸大量的數據。數據是怎樣被用來講故事的？它又是如何“說服”，乃至有時“欺騙”我們的？資深數據科學家在《像數據達人一樣思考和溝通》中給你答案。
像數據達人一樣思考和溝通:數據科學、統計學與機器學習極簡入門 內容簡介
《像數據達人一樣思考和溝通：數據科學、統計學與機器學習》是一本完備的數據科學指南，尤其適用于職場人。本書既包括了職場中應用數據的場景介紹，也包括了算法背后的數學知識。兩位作者在數據科學普及領域深耕多年，立志打造一本有趣、貼近生活，且非常具有可讀性的數據科學入門書。每個人都能成為數據達人，積極地參與與數據科學、統計、機器學習相關的工作。本書適合作為商務專業人員、工程師、行政人員，以及有志成為數據科學家的研究人員的自學參考讀物，也可以作為數據科學相關培訓機構的教材。
像數據達人一樣思考和溝通:數據科學、統計學與機器學習極簡入門 目錄
第1篇掌握數據達人的思維
第1章定義問題3
1.1數據達人應該掌握的問題4
1.2了解數據項目失敗的原因10
1.3解決重要的問題14
本章小結15
第2章何為數據16
2.1數據與信息17
2.2數據類型19
2.3數據的收集與組織方式20
2.4基本匯總統計23
本章小結24
第3章統計學思維25
3.1學會質疑26
3.2無處不在的隨機波動29
3.3概率與統計34
本章小結41像數據達人一樣思考和溝通目錄第2篇掌握數據達人的語言
第4章質詢數據45
4.1你會怎么做？47
4.2數據的來源是什么?53
4.3數據是否具有代表性？56
4.4是否缺少某些數據？57
4.5數據集的大小59
本章小結60
第5章探索數據61
5.1探索性數據分析62
5.2培養探索心態64
5.3數據是否能解答問題？65
5.4你是否能從數據中發現某些相關性？71
5.5你是否從數據中發現了新的機會？76
本章小結77
第6章檢查概率78
6.1猜概率: 筆記本電腦是否感染病毒79
6.2游戲規則80
6.3概率思想實驗87
6.4謹慎做出獨立性假設90
6.5一切概率都是條件概率92
6.6保證概率數字有意義96
本章小結99
第7章質疑統計100
7.1統計推斷的簡短討論101
7.2統計推斷的過程108
7.3用于質疑統計結果的問題109
本章小結118
第3篇理解數據科學家的工具箱
第8章尋找未知分組121
8.1無監督學習123
8.2數據降維123
8.3主成分分析法(PCA)126
8.4聚類131
8.5k均值聚類133
本章小結137
第9章理解回歸模型139
9.1監督學習140
9.2線性回歸能做些什么142
9.3線性回歸帶給我們什么146
9.4線性回歸的隱患149
9.5其他回歸模型155
本章小結156
第10章理解分類模型157
10.1分類模型介紹158
10.2邏輯回歸160
10.3決策樹165
10.4集成方法169
10.5謹防陷阱172
10.6準確性的誤解174
本章小結178第11章理解文本分析179
11.1文本分析的期望180
11.2文本如何變成數字182
11.3主題建模192
11.4文本分類194
11.5實際處理文本分析的細節200
本章小結203
第12章解析深度學習概念204
12.1神經網絡206
12.2深度學習的應用213
12.3深度學習的實踐223
12.4人工智能與你227
本章小結230
第4篇確 保 成 功
第13章注意陷阱235
13.1數據中的偏差和怪象236
13.2陷阱大清單242
本章小結247
第14章知人善任248
14.1溝通中斷的7個場景249
14.2數據個性255
本章小結257
第15章未完待續259術語表263
第1章定義問題3
1.1數據達人應該掌握的問題4
1.2了解數據項目失敗的原因10
1.3解決重要的問題14
本章小結15
第2章何為數據16
2.1數據與信息17
2.2數據類型19
2.3數據的收集與組織方式20
2.4基本匯總統計23
本章小結24
第3章統計學思維25
3.1學會質疑26
3.2無處不在的隨機波動29
3.3概率與統計34
本章小結41像數據達人一樣思考和溝通目錄第2篇掌握數據達人的語言
第4章質詢數據45
4.1你會怎么做？47
4.2數據的來源是什么?53
4.3數據是否具有代表性？56
4.4是否缺少某些數據？57
4.5數據集的大小59
本章小結60
第5章探索數據61
5.1探索性數據分析62
5.2培養探索心態64
5.3數據是否能解答問題？65
5.4你是否能從數據中發現某些相關性？71
5.5你是否從數據中發現了新的機會？76
本章小結77
第6章檢查概率78
6.1猜概率: 筆記本電腦是否感染病毒79
6.2游戲規則80
6.3概率思想實驗87
6.4謹慎做出獨立性假設90
6.5一切概率都是條件概率92
6.6保證概率數字有意義96
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第7章質疑統計100
7.1統計推斷的簡短討論101
7.2統計推斷的過程108
7.3用于質疑統計結果的問題109
本章小結118
第3篇理解數據科學家的工具箱
第8章尋找未知分組121
8.1無監督學習123
8.2數據降維123
8.3主成分分析法(PCA)126
8.4聚類131
8.5k均值聚類133
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9.1監督學習140
9.2線性回歸能做些什么142
9.3線性回歸帶給我們什么146
9.4線性回歸的隱患149
9.5其他回歸模型155
本章小結156
第10章理解分類模型157
10.1分類模型介紹158
10.2邏輯回歸160
10.3決策樹165
10.4集成方法169
10.5謹防陷阱172
10.6準確性的誤解174
本章小結178第11章理解文本分析179
11.1文本分析的期望180
11.2文本如何變成數字182
11.3主題建模192
11.4文本分類194
11.5實際處理文本分析的細節200
本章小結203
第12章解析深度學習概念204
12.1神經網絡206
12.2深度學習的應用213
12.3深度學習的實踐223
12.4人工智能與你227
本章小結230
第4篇確 保 成 功
第13章注意陷阱235
13.1數據中的偏差和怪象236
13.2陷阱大清單242
本章小結247
第14章知人善任248
14.1溝通中斷的7個場景249
14.2數據個性255
本章小結257
第15章未完待續259術語表263
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