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前言 xiii 第1章导论 1 1．1数据的威力 1 1．2什么是数据科学 1 1．3激励假设：DataSciencester 2 1．3．1寻找关键联系人 3 1．3．2你可能知道的数据科学家 5 1．3．3工资与工作年限 8 1．3．4付费账户 10 1．3．5兴趣主题 11 1．4展望 12 第2章Python速成 13 2．1基础内容 13 2．1．1Python获取 13 2．1．2Python之禅 14 2．1．3空白形式 14 2．1．4模块 15 2．1．5算法 16 2．1．6函数 16 2．1．7字符串 17 2．1．8异常 18 2．1．9列表 18 2．1．10元组 19 2．1．11字典 20 2．1．12集合 22 2．1．13控制流 23 2．1．14真和假 24 2．2进阶内容 25 2．2．1排序 25 2．2．2列表解析 25 2．2．3生成器和迭代器 26 2．2．4随机性 27 2．2．5正则表达式 28 2．2．6面向对象的编程 28 2．2．7函数式工具 29 2．2．8枚举 31 2．2．9压缩和参数拆分 31 2．2．10args和kwargs 32 2．2．11欢迎来到DataSciencester 33 2．3延伸学习 33 第3章可视化数据 34 3．1matplotlib 34 3．2条形图 36 3．3线图 40 3．4散点图 41 3．5延伸学习 44 第4章线性代数 45 4．1向量 45 4．2矩阵 49 4．3延伸学习 51 第5章统计学 53 5．1描述单个数据集 53 5．1．1中心倾向 55 5．1．2离散度 56 5．2相关 58 5．3辛普森悖论 60 5．4相关系数其他注意事项 61 5．5相关和因果 62 5．6延伸学习 63 第6章概率 64 6．1不独立和独立 64 6．2条件概率 65 6．3贝叶斯定理 66 6．4随机变量 68 6．5连续分布 68 6．6正态分布 69 6．7中心极限定理 72 6．8延伸学习 74 第7章假设与推断 75 7．1统计假设检验 75 7．2案例：掷硬币 75 7．3置信区间 79 7．4P-hacking 80 7．5案例：运行A/B 测试 81 7．6贝叶斯推断 82 7．7延伸学习 85 第8章梯度下降 86 8．1梯度下降的思想 86 8．2估算梯度 87 8．3使用梯度 90 8．4选择正确步长 90 8．5综合 91 8．6随机梯度下降法 92 8．7延伸学习 93 第9章获取数据 94 9．1stdin和stdout 94 9．2读取文件 96 9．2．1文本文件基础 96 9．2．2限制的文件 97 9．3网络抓取 99 9．3．1HTML和解析方法 99 9．3．2案例：关于数据的O’Reilly 图书 101 9．4使用API 105 9．4．1JSON（和XML） 105 9．4．2使用无验证的API 106 9．4．3寻找API 107 9．5案例：使用Twitter API 108 9．6延伸学习 111 第10章数据工作 112 10．1探索你的数据 112 10．1．1探索一维数据 112 10．1．2二维数据 114 10．1．3多维数据 116 10．2清理与修改 117 10．3数据处理 119 10．4数据调整 122 10．5降维 123 10．6延伸学习 129 第11章机器学习 130 11．1建模 130 11．2什么是机器学习 131 11．3过拟合和欠拟合 131 11．4正确性 134 11．5偏倚-方差权衡 136 11．6特征提取和选择 137 11．7延伸学习 138 第12章k近邻法 139 12．1模型 139 12．2案例：最喜欢的编程语言 141 12．3维数灾难 146 12．4延伸学习 151 第13章朴素贝叶斯算法 152 13．1一个简易的垃圾邮件过滤器 152 13．2一个复杂的垃圾邮件过滤器 153 13．3算法的实现 154 13．4测试模型 156 13．5延伸学习 158 第14章简单线性回归 159 14．1模型 159 14．2利用梯度下降法 162 14．3最大似然估计 162 14．4延伸学习 163 第15章多重回归分析 164 15．1模型 164 15．2最小二乘模型的进一步假设 165 15．3拟合模型 166 15．4解释模型 167 15．5拟合优度 167 15．6题外话：Bootstrap 168 15．7回归系数的标准误差 169 15．8正则化 170 15．9延伸学习 172 第16章逻辑回归 173 16．1问题 173 16．2Logistic函数 176 16．3应用模型 178 16．4拟合优度 179 16．5支持向量机 180 16．6延伸学习 184 第17章决策树 185 17．1什么是决策树 185 17．2熵 187 17．3分割之熵 189 17．4创建决策树 190 17．5综合运用 192 17．6随机森林 194 17．7延伸学习 195 第18章神经网络 196 18．1感知器 196 18．2前馈神经网络 198 18．3反向传播 201 18．4实例：战胜CAPTCHA 202 18．5延伸学习 206 第19章聚类分析 208 19．1原理 208 19．2模型 209 19．3示例：聚会 210 19．4选择聚类数目k 213 19．5示例：对色彩进行聚类 214 19．6自下而上的分层聚类 216 19．7延伸学习 221 第20章自然语言处理 222 20．1词云 222 20．2n-grams 模型 224 20．3语法 227 20．4题外话：吉布斯采样 229 20．5主题建模 231 20．6延伸学习 236 第21章网络分析 237 21．1中介中心度 237 21．2特征向量中心度 242 21．2．1矩阵乘法 242 21．2．2中心度 244 21．3有向图与PageRank 246 21．4延伸学习 248 第22章推荐系统 249 22．1手工甄筛 250 22．2推荐流行事物 250 22．3基于用户的协同过滤方法 251 22．4基于物品的协同过滤算法 254 22．5延伸学习 256 第23章数据库与SQL 257 23．1CREATE TABLE与INSERT 257 23．2UPDATE 259 23．3DELETE 260 23．4SELECT 260 23．5GROUP BY 262 23．6ORDER BY 264 23．7JOIN 264 23．8子查询 267 23．9索引 267 23．10查询优化 268 23．11NoSQL 268 23．12延伸学习 269 第24章MapReduce 270 24．1案例：单词计数 270 24．2为什么是MapReduce 272 24．3更加一般化的MapReduce 272 24．4案例：分析状态更新 273 24．5案例：矩阵计算 275 24．6题外话：组合器 276 24．7延伸学习 277 第25章数据科学前瞻 278 25．1IPython 278 25．2数学 279 25．3不从零开始 279 25．3．1NumPy 279 25．3．2pandas 280 25．3．3scikit-learn 280 25．3．4可视化 280 25．3．5R 281 25．4寻找数据 281 25．5从事数据科学 281 25．5．1Hacker News 282 25．5．2消防车 282 25．5．3T 恤 282 25．5．4你呢？ 283 |
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