[教材书籍] 精通数据科学：从线性回归到深度学习唐亘著,2018 [推广有奖]

31楼

Competitor(未真实交易用户) 发表于 2023-3-29 09:44:37

谢谢分享

32楼

laomm002(真实交易用户) 发表于 2023-3-29 10:05:13

点个赞，谢谢分享！

33楼

zgs3721(真实交易用户) 发表于 2023-3-29 10:11:58

谢谢LZ

34楼

bloodfi(真实交易用户) 发表于 2023-3-29 11:00:56

谢谢分享！

35楼

shgzzg(真实交易用户) 发表于 2023-3-29 11:09:22

感谢分享

36楼

dongfh00001(真实交易用户) 发表于 2023-3-29 11:42:51

感谢分享。

37楼

ahc123(未真实交易用户) 发表于 2023-3-29 13:00:53

数据科学是一门内涵很广的学科，它涉及到统计分析、机器学习以及计算机科学三方面的知识和技能。本书深入浅出、全面系统地介绍了这门学科的内容。

本书分为13章，最初的3章主要介绍数据科学想要解决的问题、常用的IT工具Python以及这门学科所涉及的数学基础。第4-7章主要讨论数据模型，主要包含三方面的内容：一是统计中最经典的线性回归和逻辑回归模型；二是计算机估算模型参数的随机梯度下降法，这是模型工程实现的基础；三是来自计量经济学的启示，主要涉及特征提取的方法以及模型的稳定性。接下来的8-10章主要讨论算法模型，也就是机器学习领域比较经典的模型。这三章依次讨论了监督式学习、生成式模型以及非监督式学习。目前数据科学最前沿的两个领域分别是大数据和人工智能。本书的第11章将介绍大数据中很重要的分布式机器学习，而本书的最后两章将讨论人工智能领域的神经网络和深度学习。

本书通俗易懂，而且理论和实践相结合，可作为数据科学家和数据工程师的学习用书，也适合对数学科学有强烈兴趣的初学者使用。同时也可作为高等院校计算机、数学及相关专业的师生用书和培训学校的教材。

38楼

ahc123(未真实交易用户) 发表于 2023-3-29 13:01:21

唐亘，数据科学家，专注于机器学习和大数据，热爱并积极参与Apache Spark、scikit-learn等开源项目。作为讲师和技术顾问，为多家机构（包括惠普、华为、复旦大学等）提供百余场技术培训。

此前的工作和研究集中于经济和量化金融，曾参与经济合作与发展组织（OECD）的研究项目并发表论文，并担任英国知名在线出版社Packt的技术审稿人。

曾获得复旦大学的数学和计算机双学士学位；巴黎综合理工的金融硕士学位；法国国立统计与经济管理学校的数据科学硕士学位。