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《精通数据科学:从线性回归到深度学习》本书是全面讲解了数据科学的相关知识,从数学统计学,讲到机器学习、深度学习中用到的算法及模型,借鉴经济学视角给出模型的相关解释,深入探讨模型的可用性,并结合大量的实际案例和代码帮助读者学以致用,将具体的应用场景和现有的模型相结合,从而更好地发现模型的潜在应用场景。本节为目录。

作者:唐亘来源:人民邮电出版社|2018-05-24 08:56

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版权
内容提要
序一
序二
前言
资源与支持
第1章 数据科学概述
第2章 Python安装指南与简介:告别空谈
第3章 数学基础:恼人但又不可或缺的知识
第4章 线性回归:模型之母
第5章 逻辑回归:隐藏因子
第6章 工程实现:计算机是怎么算的
第7章 计量经济学的启示:他山之石
第8章 监督式学习: 目标明确
第9章 生成式模型:量化信息的价值
第10章 非监督式学习:聚类与降维
第11章 分布式机器学习:集体力量
第12章 神经网络:模拟人的大脑
第13章 深度学习:继续探索


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【责任编辑:book TEL:(010)68476606】

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