數(shù)據(jù)科學技術與應用

定　價：￥35.00

作　者：	宋暉著
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787121346651	出版時間：	2018-08-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	160	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)科學基礎知識，介紹了數(shù)據(jù)科學的工作流程，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理和探索、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)建模預測等技術，并通過文本、圖像、語音等前沿應用，引入人工智能技術在數(shù)據(jù)科學領域應用的*新成果。全書設計收集了多個數(shù)據(jù)分析案例，采用Python及相關科學計算工具包介紹數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)的方法，幫助讀者通過實際應用理解數(shù)據(jù)科學知識，掌握實踐技能，運用統(tǒng)計學、人工智能等技術解決實際問題。本書通俗易懂、實例豐富、技術先進，配備豐富的教學資源，可作為各類大專院校數(shù)據(jù)科學、大數(shù)據(jù)技術的入門教材，計算機基礎教學較高層次課程的教材，也可以作為數(shù)據(jù)科學實踐的技術參考書。

作者簡介

　　宋暉博士、教授，長期從事Web數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和智能信息處理方面的研究和教學工作，主持完成多項數(shù)據(jù)挖掘、智能分析和信息系統(tǒng)的研發(fā)，在數(shù)據(jù)科學方向有深厚的理論基礎以及豐富的實踐經(jīng)驗。

圖書目錄

目錄
第1章數(shù)據(jù)科學基礎（1）
1．1 數(shù)據(jù)科學概述（1）
1．1．1 數(shù)據(jù)的力量（1）
1．1．2 數(shù)據(jù)科學的知識結構（3）
1．1．3 數(shù)據(jù)科學的工作流程（4）
1．1．4 數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù) （5）
1．2 Python數(shù)據(jù)分析工具（7）
1．2．1 科學計算集成環(huán)境Anaconda （7）
1．2．2 Python編譯環(huán)境（7）
1．2．3 Jupyter Notebook （8）
1．3 Python語言基礎（10）
1．3．1 常用數(shù)據(jù)類型（10）
1．3．2 流程控制（11）
1．3．3 函數(shù)和方法庫（13）
綜合練習題（14）
第2章多維數(shù)據(jù)結構與運算（15）
2．1　多維數(shù)組對象（15）
2．1．1　一維數(shù)組對象（16）
2．1．2 二維數(shù)組對象（17）
2．1．3 創(chuàng)建多維數(shù)組的常用方法（19）
2．2　多維數(shù)組運算（21）
2．2．1　基本算術運算（21）
2．2．2 函數(shù)和矩陣運算（22）
2．2．3 隨機數(shù)組生成函數(shù) （25）
2．3 案例：隨機游走軌跡模擬（26）
綜合練習題（29）
第3章數(shù)據(jù)匯總與統(tǒng)計（30）
3．1 統(tǒng)計基本概念（30）
3．1．1 統(tǒng)計的含義（30）
3．1．2 常用統(tǒng)計量（31）
3．2 pandas數(shù)據(jù)結構（33）
3．2．1 Series對象（33）
3．2．2 Series數(shù)據(jù)訪問（34）
3．2．3 DataFrame對象（37）
3．2．4 DataFrame 數(shù)據(jù)訪問（37）
3．3 數(shù)據(jù)文件讀寫（41）
3．3．1　讀寫CSV和TXT文件（41）
3．3．2 讀取Excel文件（44）
3．4 數(shù)據(jù)清洗（45）
3．4．1　缺失數(shù)據(jù)處理（46）
3．4．2 去除重復數(shù)據(jù) （48）
3．5 數(shù)據(jù)規(guī)整化（49）
3．5．1 數(shù)據(jù)合并（49）
3．5．2 數(shù)據(jù)排序（51）
3．6 統(tǒng)計分析（53）
3．6．1　通用函數(shù)與運算（53）
3．6．2 統(tǒng)計函數(shù) （54）
3．6．3 相關性分析（56）
3．6．4 案例：調(diào)查反饋表分析（56）
綜合練習題（59）
第4章數(shù)據(jù)可視化（60）
4．1 Python繪圖基礎（60）
4．1．1 認識基本圖形（60）
4．1．2 pandas快速繪圖（61）
4．1．3 Matplotlib精細繪圖（63）
4．2 可視化數(shù)據(jù)探索（67）
4．2．1 繪制常用圖形（67）
4．2．2 繪制數(shù)據(jù)地圖（77）
綜合練習題（81）
第5章機器學習建模分析（83）
5．1 機器學習概述（83）
5．1．1 機器學習與人工智能（83）
5．1．2 Python機器學習方法庫（85）
5．2 回歸分析（85）
5．2．1 回歸分析原理（85）
5．2．2 回歸分析實現(xiàn) （86）
5．2．3 回歸分析性能評估（89）
5．3 分類分析（91）
5．3．1 分類學習原理（91）
5．3．2 決策樹（93）
5．3．3 支持向量機（96）
5．4 聚類分析（100）
5．4．1 聚類任務（100）
5．4．2 K-means算法（101）
5．4．3 聚類方法的性能評估（104）
5．5 神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習（106）
5．5．1 神經(jīng)元與感知器（106）
5．5．2 神經(jīng)網(wǎng)絡（107）
5．5．3 神經(jīng)網(wǎng)絡分類實現(xiàn) （108）
5．5．4 深度學習（110）
綜合練習題（111）
第6章文本數(shù)據(jù)處理（112）
6．1 文本處理概述（112）
6．1．1 文本處理的常見任務（112）
6．1．2 文本處理的基本步驟（113）
6．2 中文文本處理（115）
6．2．1 中文分詞（115）
6．2．2 詞性標注（116）
6．2．3 特征提取（117）
6．3 實例：垃圾郵件識別（121）
6．3．1 數(shù)據(jù)來源（121）
6．3．2 構建文本分類特征訓練集（122）
6．3．3 模型訓練和驗證（123）
綜合練習題（124）
第7章圖像數(shù)據(jù)處理（125）
7．1 數(shù)字圖像概述（125）
7．1．1 數(shù)字圖像（125）
7．1．2 數(shù)字圖像類型（126）
7．1．3 數(shù)字圖像處理（126）
7．2 Python圖像處理（127）
7．2．1 Python圖像處理庫（127）
7．2．2 圖像基本操作（128）
7．3 案例：深度學習實現(xiàn)圖像分類（130）
7．3．1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（130）
7．3．2 深度學習庫Keras （131）
7．3．3 用Keras實現(xiàn)圖像分類（133）
綜合練習題（137）
第8章時序數(shù)據(jù)與語音處理（138）
8．1 時序數(shù)據(jù)概述（138）
8．1．1 時序數(shù)據(jù)特性（138）
8．1．2 時序數(shù)據(jù)特征的提取（139）
8．2 時序數(shù)據(jù)分析方法（141）
8．2．1 時序數(shù)據(jù)分析過程（141）
8．2．2 股票預測實例（143）
8．3 語音識別實例（147）
8．3．1 語音識別技術簡介（147）
8．3．2 語音識別中的時序數(shù)據(jù)處理（148）
8．3．3 語音識別的實例（150）
綜合練習題（151）
參考文獻（152）