【导读】随着大数据、深度学习在学术界和工业界的普及,人们越来越认识到数据对于科研和应用的重要性。虽然现在相关的工具和框架大大降低了构建数据应用的门槛,数据科学基础对应用的构建依然起着核心的作用。本文介绍微软研究院新版书籍《数据科学基础》。
计算机科学学科从60年代兴起,当时人们聚焦于编程语言、编译器、操作系统和相关的数学理论。70年代左右,算法被加入作为计算机科学理论中重要的一员。随着计算机的普及,自然科学、商业等领域有着更强的发现、收集和存储数据的能力。如何理解和应用这些数据成为了现在的一个刚需。互联网和社交网络成为人们日常生活一部分的事实,反映了数据理论的机遇与挑战。
微软研究院的新版书籍《Foundations of Data Science》(《数据科学基础》)详细介绍了许多重要的数据科学理论基础。这些理论基础例如奇异值分解(SVD)、马尔科夫链、随机游走等是支撑现在广泛使用在数据应用中的算法的支柱,如推荐系统、语音识别、图神经网络等。
《数据科学基础》一书的内容大致如下:
简介
高维空间
最佳拟合子空间和奇异值分解(SVD)
随机游走和马尔科夫链
机器学习
面向海量数据问题的算法:流式、概述和采样
聚类
随机图
主题模型、非负矩阵分解、隐马尔科夫模型和图模型
其他主题
小波
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附部分PDF预览:
参考链接:
https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/new-book-foundations-of-data-science-from-microsoft-research-lab
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