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數(shù)據(jù)有道

數(shù)據(jù)有道

定 價(jià):¥238.00

作 者: 姜偉生
出版社: 清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787302671572 出版時(shí)間: 2024-10-01 包裝: 軟精裝
開本: 16開 頁數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  《數(shù)據(jù)有道 : 數(shù)據(jù)分析 圖論與網(wǎng)絡(luò) 微課 Python編程》是“鳶尾花數(shù)學(xué)大系—從加減乘除到機(jī)器學(xué)習(xí)”叢書的第三板塊 ( 實(shí)踐板塊 ) 中的一本關(guān)于數(shù)據(jù) 科學(xué)的分冊(cè)。“實(shí)踐”這個(gè)板塊,我們將會(huì)把學(xué)到的編程、可視化, 特別是數(shù)學(xué)工具應(yīng)用到具體的數(shù)據(jù)科學(xué)、 機(jī)器學(xué)習(xí)算法中,并在實(shí)踐中加深對(duì)這些工具的理解?!稊?shù)據(jù)有道 : 數(shù)據(jù)分析 圖論與網(wǎng)絡(luò) 微課 Python編程》可以歸納為 7 大板塊—數(shù)據(jù)說、數(shù)據(jù)處理、時(shí)間數(shù)據(jù)、圖論基礎(chǔ)、圖的分析、圖與矩陣、圖論實(shí)踐。 這 7 個(gè)板塊 ( 共 25 章內(nèi)容 ) 都緊緊圍繞一個(gè)主題—數(shù)據(jù)!《數(shù)據(jù)有道 : 數(shù)據(jù)分析 圖論與網(wǎng)絡(luò) 微課 Python編程》以數(shù)據(jù)為名,以好奇心和疑問為驅(qū)動(dòng),主動(dòng)使用“編程 可視化 數(shù)學(xué)”工具進(jìn)行探索?!稊?shù)據(jù)有道 : 數(shù)據(jù)分析 圖論與網(wǎng)絡(luò) 微課 Python編程》將 會(huì)回顧鳶尾花書前五本主要的工具,讓大家對(duì)很多概念從似懂非懂變成如數(shù)家珍;同時(shí),我們還會(huì)掌握更 多工具,用來擴(kuò)展大家的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。依照慣例,《數(shù)據(jù)有道 : 數(shù)據(jù)分析 圖論與網(wǎng)絡(luò) 微課 Python編程》提供代碼和視頻教學(xué)?!稊?shù)據(jù)有道 : 數(shù)據(jù)分析 圖論與網(wǎng)絡(luò) 微課 Python編程》讀者群包括數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者、大數(shù)據(jù)從業(yè)者、高級(jí)數(shù)據(jù)分析師、機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)者、計(jì)算機(jī)圖形學(xué) 研究者等。

作者簡介

  姜偉生博士 FRM。勤奮的小鎮(zhèn)做題家,熱愛知識(shí)可視化和開源分享。自2022年8月開始,在GitHub上開源“鳶尾花書”學(xué)習(xí)資源,截至2024年5月,已經(jīng)分享5000多頁P(yáng)DF、5000多幅矢量圖、約3000個(gè)代碼文件,全球讀者數(shù)以萬計(jì),GitHub全球排名TOP100。

圖書目錄

緒論 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 1     第一板塊 綜述??????????????????????????????????????????????????????5   第 1章   萬物皆數(shù) ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 7 1.1    萬物皆數(shù):從矩陣說起 8 1.2    數(shù)據(jù)分類:定量 ( 連續(xù)、離散 ) 、定性 ( 定類、定序 ) 14 1.3    機(jī)器學(xué)習(xí):四大類算法 17 1.4    特征工程:提取、轉(zhuǎn)換、構(gòu)建數(shù)據(jù) 21   第2板塊 數(shù)據(jù)處理??????????????????????????????????????????????????????23   第 2章   缺失值 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 25 2.1    是不是缺了幾個(gè)數(shù)? 26 2.2    可視化缺失值位置 30 2.3    處理缺失值:刪除 34 2.4    單變量插補(bǔ) 37 2.5    k 近鄰插補(bǔ) 39 2.6    多變量插補(bǔ) 41   第 3章   離群值 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 43 3.1    這幾個(gè)數(shù)有點(diǎn)不合群? 44 3.2    直方圖:單一特征分布 46 3.3    散點(diǎn)圖:成對(duì)特征分布 49 3.4 QQ 圖:分位數(shù) - 分位數(shù) 51 3.5 箱型圖:上界、下界之外樣本 54 3.6 Z 分?jǐn)?shù):樣本數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 55 3.7 馬氏距離和其他方法 57   第4章  數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 63 4.1 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 64 4.2 中心化:去均值   65 4.3 標(biāo)準(zhǔn)化:Z 分?jǐn)?shù) 69 4.4 歸一化:取值在 0 和 1 之間 71 4.5 廣義冪轉(zhuǎn)換 72 4.6 經(jīng)驗(yàn)累積分布函數(shù) 74 4.7 插值 79   第 5章  數(shù)據(jù)距離 91 5.1   怎么又聊距離? 92 5.2   歐氏距離:最常見的距離 94 5.3   標(biāo)準(zhǔn)化歐氏距離:考慮標(biāo)準(zhǔn)差 96 5.4   馬氏距離:考慮標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)性 99 5.5   城市街區(qū)距離:L1  范數(shù) 101 5.6   切比雪夫距離:L ∞范數(shù) 102 5.7   閔氏距離:Lp  范數(shù) 103 5.8   距離與親近度 104 5.9   成對(duì)距離、成對(duì)親近度 108 5.10  協(xié)方差矩陣,為什么無處不在? 110   第3板塊 時(shí)間數(shù)據(jù)??????????????????????????????????????????????????????127      第6  時(shí)間數(shù)據(jù) 129 6.1 時(shí)間序列數(shù)據(jù) 130 6.2 處理時(shí)間序列缺失值 133 6.3 從時(shí)間數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)趨勢 135 6.4 時(shí)間序列分解 138 6.5 時(shí)間數(shù)據(jù)講故事 143   第 7章  移動(dòng)窗口 157 7.1 移動(dòng)窗口 158 7.2 移動(dòng)波動(dòng)率 162 7.3 相關(guān)性 165 7.4 回歸系數(shù) 166 7.5    指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均 167 7.6    EWMA 波動(dòng)率 169   第 8章   隨機(jī)過程入門 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 175 8.1    布朗運(yùn)動(dòng):來自花粉顆粒無規(guī)則運(yùn)動(dòng) 176 8.2    無漂移布朗運(yùn)動(dòng) 180 8.3    漂移布朗運(yùn)動(dòng):確定 隨機(jī) 182 8.4    具有一定相關(guān)性的布朗運(yùn)動(dòng) 185 8.5    幾何布朗運(yùn)動(dòng) 188 8.6    股價(jià)模擬 190 8.7    相關(guān)股價(jià)模擬 193   第 9章   高斯過程 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 197 9.1    高斯過程原理 198 9.2    協(xié)方差矩陣 202 9.3    分塊協(xié)方差矩陣 206 9.4    后驗(yàn) 206 9.5    噪聲 210 9.6    核函數(shù) 211   第4板塊 圖論基礎(chǔ)??????????????????????????????????????????????????????223   第 10章    圖論入門 225 10.1    什么是圖? 226 10.2    圖和幾何 233 10.3    圖和矩陣 234 10.4    圖和機(jī)器學(xué)習(xí) 236 10.5    NetworkX 241   第 11章   無向圖 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 243 11.1    無向圖:邊沒有方向 244 11.2     自環(huán):節(jié)點(diǎn)到自身的邊 248 11.3    同構(gòu):具有等價(jià)關(guān)系的圖 250 11.4    多圖:同一對(duì)節(jié)點(diǎn)存在不止一條邊 253 11.5    子圖:圖的一部分 254 11.6    有權(quán)圖:邊自帶權(quán)重 256   第 12章   有向圖 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 261 12.1    有向圖:邊有方向 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 262 12.2    出度、入度 265 12.3    鄰居:上家、下家 266 12.4    有向多圖:平行邊 267 12.5    三元組:三個(gè)節(jié)點(diǎn)的 16 種關(guān)系 269 12.6    NetworkX 創(chuàng)建圖 273   第 13章   圖的可視化 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 281 13.1    節(jié)點(diǎn)位置 282 13.2    節(jié)點(diǎn)裝飾 286 13.3    邊裝飾 289 13.4    分別繪制節(jié)點(diǎn)和邊 291   第5板塊 圖的分析??????????????????????????????????????????????????????299   第 14章   常見圖 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 301 14.1 常見圖類型   302 14.2  完全圖   303 14.3 二分圖    307 14.4 正則圖 310 14.5 樹 311 14.6  柏拉圖圖  315   第 15章   從路徑說起 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 321 15.1    通道、跡、路徑、回路、環(huán) 322 15.2    常見路徑問題 333 15.3    最短路徑問題 334 15.4    歐拉路徑 339 15.5    哈密爾頓路徑 339 15.6    推銷員問題 340   第 16章   連通性 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 343 16.1    連通性 344 16.2    連通分量 349 16.3    強(qiáng)連通、弱連通:有向圖 352 16.4    橋 353   第 17章   圖的分析 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 357 17.1    度分析 358 17.2    距離度量 363 17.3    中心性 372 17.4    圖的社區(qū) 380   第6板塊  圖與矩陣    ?????????????????????????????????????????????????????? 383   第 18章   從圖到矩陣 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 385 18.1    無向圖到鄰接矩陣 386 18.2    有向圖到鄰接矩陣 397 18.3    傳球問題 399 18.4    鄰接矩陣的矩陣乘法 406 18.5    特征向量中心性 409   第 19章   成對(duì)度量矩陣 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 413 19.1    成對(duì)距離矩陣 414 19.2    親近度矩陣:高斯核函數(shù) 420 19.3    相關(guān)性系數(shù)矩陣 424   第 20章   轉(zhuǎn)移矩陣 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 429 20.1  再看鄰接矩陣   430 20.2  轉(zhuǎn)移矩陣:可能性  435 20.3  有向圖     436 20.4  馬爾可夫鏈   442   第 21章   其他矩陣 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 449 21.1    圖中常見矩陣 450 21.2    關(guān)聯(lián)矩陣 450 21.3    度矩陣 462 21.4    拉普拉斯矩陣 464   第7板塊  圖論實(shí)踐 ???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 475   第 22章   樹 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 477 22.1    樹 478 22.2    最近共同祖先 484 22.3    最小生成樹 485 22.4    決策樹:分類算法 487 22.5    層次聚類 490 22.6    樹形圖:聚類算法 496   第 23章   數(shù)據(jù)聚類 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 499 23.1    數(shù)據(jù)聚類 500 23.2    距離矩陣 502 23.3    相似度 504 23.4    無向圖 506 23.5    拉普拉斯矩陣 507 23.6    特征值分解 509   第 24章    PageRank算法 ?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 513 24.1    PageRank 算法 514 24.2    線性方程組 522 24.3    冪迭代 526   第 25章   社交網(wǎng)絡(luò)分析 ??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????? 533 25.1    社交網(wǎng)絡(luò)分析 534 25.2    度分析 536 25.3    圖距離 538 25.4    中心性 542 25.5    社區(qū)結(jié)構(gòu) 547                                        

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