數據科學理論與實踐-基於Python的實現 何曙光 9787030784063 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：科學
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202405*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：數據科學理論與實踐-基於Python的實現 ISBN：9787030784063 出版社：科學 著編譯者：何曙光 頁數：311 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1647335 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書介紹了基於Python的數據科學理論和實踐相關內容。全書內容包括數據科學概論、Python基礎、Python常用模塊、基於Python的最優化等內容。本書以適用為目標，在簡要介紹相關理論的基礎上重點介紹如何通過Python進行數據分析、建模和問題解決。同時，本書還包含了大量的Python源代碼，可以作為參考資料，具有很強的實用性。 本書既可作為高等院校管理類專業高年級本科生、研究生的教材，也可以作為管理實踐相關人員的工具書。作者簡介 何曙光 天津大學管理與經濟學部教授、博士生導師，工學博士，美國弗吉尼亞理工大學訪問學者。研究領域為智能製造環境下的質量管理、大數據環境下的質保管理及質保數據分析、機器學習在質量工程中的應用、智能製造環境下的設備運維等。主持國家自然科學基金重點項目、面上項目多項，發表學術論文70餘篇，出版學術專著1部。獲天津青年科技獎、天津市科技進步獎、天津市社會科學優秀成果獎等。兼任中國現場統計研究會可靠性工程分會副理事長、天津市工業工程學會副理事長、天津市現場統計研究會副理事長等。目錄 前言第1章 數據科學概論 1 1 數據與大數據 1 1 1 數據、信息和知識 1 1 2 大數據 1 2 數據科學及其工作流程概述 1 2 1 數據科學概述 1 2 2 數據科學工作流程 習題 第2章 Python基礎 2 1 Python概述 2 1 1 計算機語言概述 2 1 2 Python語言簡介 2 1 3 Python解釋器及開發環境的安裝 2 2 Python基礎 2 2 1 Python基礎語法 2 2 2 Python複雜數據類型 2 2 3 Python運算符 2 2 4 Python控制語句 2 3 函數和類的定義 2 3 1 Python函數的定義和調用 2 3 2 Python與面向對象編程 2 4 Python包 2 4 1 Python包的結構和導入 2 4 2 Python常用包簡介 習題 第3章 Python常用模塊 3 1 numpy與矩陣運算 3 1 1 numpy多維數組基礎 3 1 2 數組索引 3 1 3 數組運算 3 1 4 numpy簡單統計函數 3 2 基於pandas的數據操縱與管理 3 2 1 pandas基礎 3 2 2 DataFrame的切片和計算 3 2 3 DataFrame數據運算 3 2 4 數據的合併 3 3 基於matplotlib和seaborn的數據可視化 3 3 1 matplotlib數據可視化概述 3 3 2 matplotlib數據可視化示例 3 3 3 seaborn數據可視化 3 4 基於sympy的符號計算 3 4 1 sympy基礎 3 4 2 表達式操作 3 4 3 積分與微分 3 4 4 sympy方程求解 3 4 5 sympy與函數可視化 3 5 基於scipy的科學計算 3 5 1 scipy線性代數 3 5 2 數值積分 3 5 3 插值 習題 第4章 基於Python的最優化 4 1 最優化問題的形式化定義與分類 4 2 基於scipy的函數優化 4 2 1 無約束最優化 4 2 2 約束最優化 4 2 3 其他最優化演算法 4 3 基於cvxpy的凸優化建模與求解 4 3 1 凸優化的基本概念 4 3 2 cvxpy及凸優化問題求解 4 3 3 凸優化問題實例 4 4 基於gurobipy的數學規劃建模與求解 4 4 1 Gurobi簡介 4 4 2 基於gurobipy求解數學規劃的步驟 4 4 3 gurobipy建模與求解實例 4 4 4 gurobipy中的常用問題轉換技巧 習題 第5章 基於Python的統計分析 5 1 scipy與統計分佈 5 1 1 基於scipy的基本統計分佈 5 1 2 主要離散分佈簡介 5 1 3 主要連續分佈簡介 5 1 4 抽樣分佈 5 1 5 基本統計分析 5 2 基於Python的分佈參數估計 5 2 1 參數的點估計 5 2 2 參數的區間估計 5 2 3 存在截尾數據的韋布爾分佈參數估計實例 5 3 假設檢驗 5 3 1 假設檢驗的基本概念 5 3 2 scipy中的假設檢驗 5 4 基於Python的統計模型 5 4 1 線性回歸 5 4 2 廣義線性模型 5 4 3 廣義估計方程 5 4 4 廣義加性模型 5 4 5 基於表達式的模型定義 習題 第6章 基於Python的機器學習 6 1 機器學習概述 6 1 1 機器學習及相關概念 6 1 2 機器學習的結構 6 1 3 基於Python的機器學習 6 1 4 sklearn基礎 6 2 監督學習模型 6 2 1 分類模型 6 2 2 回歸模型 6 2 3 集成方法 6 3 非監督學習演算法 6 3 1 聚類 6 3 2 高斯混合模型 6 3 3 流形學習 6 3 4 信號成分分解 6 3 5 異常檢測 6 4 機器學習模型選擇和評估 6 4 1 模型選擇與評估 6 4 2 超參數設置 6 4 3 特徵選擇 6 4 4 模型的保存和讀取 習題 第7章 基於PyTorch的神經網路 7 1 神經網路 7 1 1 神經網路基本原理 7 1 2 激活函數 7 1 3 神經網路訓練過程 7 2 基於PyTorch的神經網路建模 7 2 1 Torch簡介 7 2 2 變數和自動求導機制autograd 7 3 PyTorch神經網路建模 7 4 基於PyTorch的神經網路示例 7 4 1 回歸問題 7 4 2 分類問題 7 4 3 多項式擬合問題 習題 第8章 網路文本數據分析與實踐 8 1 網路文本數據分析概述 8 1 1 網路數據分析的基本流程 8 1 2 網路數據分析主要應用場景 8 1 3 網路數據分析典型案例 8 2 Web應用構成要素及工作流程 8 2 1 網頁構成要素 8 2 2 Web訪問請求和響應過程 8 2 3 靜態網頁和動態網頁 8 2 4 審查網頁元素 8 3 基於Python的網路數據獲取 8 3 1 User-Agent 8 3 2 基於urllib的網路數據獲取 8 3 3 基於requests包的網路數據獲取 8 4 網路數據解析 8 4 1 正則表達式 8 4 2 基於lxml的信息提取 8 4 3 Beautiful Soup 8 5 文本處理 8 5 1 數據預處理 8 5 2 中文分詞 8 5 3 去除停用詞 8 5 4 關鍵詞分析 8 6 文本數據建模與分析 8 6 1 文本主題模型 8 6 2 情感分析模型 習 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
