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數(shù)據(jù)科學基礎(chǔ)——基于R與Python的實現(xiàn) 
定 價：59 元 叢書名：基于Python的數(shù)據(jù)分析叢書
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本書第1章是關(guān)于數(shù)據(jù)及初等的描述，這是初識真實數(shù)據(jù)所必需的。第2章介紹概率論的基本知識, 這是描述隨機世界的數(shù)學工具, 對這部分熟悉的讀者可以僅僅作為參考。第3章介紹了傳統(tǒng)統(tǒng)計的基本思維方式, 這部分雖然和后續(xù)內(nèi)容關(guān)系不大, 但由于是歷史, 應(yīng)該保留, 但可以僅作為參考或討論。第4章介紹有監(jiān)督機器學習基礎(chǔ), 包括建模、模型解釋、模型預(yù)測、基于交叉驗證的模型比較等內(nèi)容, 系統(tǒng)深入地介紹回歸及分類方法的概念及方法。作為監(jiān)督學習載體的具體模型, 不但介紹了傳統(tǒng)統(tǒng)計中最常用的最小二乘線性回歸, 還從基本原理到編程全方位介紹了作為機器學習中最重要的基本學習器之一的決策樹, 為后面要引進的更精確的組合方法奠定了基礎(chǔ).。第5章介紹了組合方法及若干重要的組合方法模型: bagging、隨機森林、梯度增強法和 AdaBoost。 第6章詳細地介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學習的基礎(chǔ), 理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對今后學習深度學習有很大的益處。
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