https://datascience-book.gitlab.io/

有很多数据,事实上我们创造了数据爆炸这个术语,很多时候我们意识不到这些数据表明了一些有价值的东西。有了数据,人们成为了伟大的股票交易员,他们让机器赢得了原本以为只有人类才能赢得的比赛。

事实证明,如果我们能用聪明的计算机科学对大量数据进行数学运算,我们就能做以前认为不可能的事情,而且有大量的数据。

数据科学是一个我们利用计算机科学来理解我们身边大量数据的领域。我们试图让人们理解它,我们试图预测一些事情即使我们可能不明白为什么会发生。这是科学数据。

这可能是超级智能的顶点,当然这是一个新的数据时代。欢迎来到这个奇妙的宇宙!

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开放式解决问题的能力对数据科学职业至关重要。不幸的是,这些能力不能仅仅通过阅读获得。要成为一个解决问题的人,你必须坚持不懈地解决困难的问题。考虑到这一点,我围绕案例研究编写了我的书:模拟真实世界的开放式问题。案例研究范围从在线广告分析到利用新闻数据跟踪疾病爆发。完成这些案例研究后,您将非常适合开始数据科学的职业生涯。

https://www.manning.com/books/data-science-bookcamp

这本书包含了五个案例研究。每个案例研究都以详细的问题陈述开始,您需要解决这些问题。问题陈述后面有两到五个部分,介绍解决问题所需的数据科学技能。这些技能部分涵盖了基本的库,以及数学和算法技术。最后的每个案例研究部分描述了问题的解决方案。

通过本书学习到: 计算和绘制概率的技术 使用Scipy进行统计分析 如何用聚类算法组织数据集 如何可视化复杂的多变量数据集 如何训练决策树的机器学习算法

本书目录内容: 案例研究1属于基本概率论: 案例研究2从概率扩展到统计学 案例研究3着重于地理数据的无监督聚类 案例研究4关注使用大规模数值计算的自然语言处理 案例研究5完成了关于网络理论和监督机器学习的讨论

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本书介绍了数据科学的数学和算法基础,包括机器学习、高维几何和大型网络分析。主题包括高维数据的反直觉性质,重要的线性代数技术,如奇异值分解,随机行走理论和马尔可夫链,机器学习的基础和重要算法,聚类算法和分析,大型网络的概率模型,表示学习包括主题建模和非负矩阵分解、小波和压缩感知。发展了重要的概率技术,包括大数定律、尾部不等式、随机投影分析、机器学习中的泛化保证,以及用于分析大型随机图中的相变的矩方法。此外,还讨论了重要的结构和复杂性度量,如矩阵规范和VC维。这本书是适合的本科生和研究生课程的设计和分析的算法的数据。

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《量子信息理论》这本书基本上是自成体系的,主要关注构成这门学科基础的基本事实的精确数学公式和证明。它是为研究生和研究人员在数学,计算机科学,理论物理学寻求发展一个全面的理解关键结果,证明技术,和方法,与量子信息和计算理论的广泛研究主题相关。本书对基础数学,包括线性代数,数学分析和概率论有一定的理解。第一章总结了这些必要的数学先决条件,并从这个基础开始,这本书包括清晰和完整的证明它提出的所有结果。接下来的每一章都包含了具有挑战性的练习,旨在帮助读者发展自己的技能,发现关于量子信息理论的证明。

这是一本关于量子信息的数学理论的书,专注于定义、定理和证明的正式介绍。它主要是为对量子信息和计算有一定了解的研究生和研究人员准备的,比如将在本科生或研究生的入门课程中涵盖,或在目前存在的关于该主题的几本书中的一本中。量子信息科学近年来有了爆炸性的发展,特别是在过去的二十年里。对这个问题的全面处理,即使局限于理论方面,也肯定需要一系列的书,而不仅仅是一本书。与这一事实相一致的是,本文所涉及的主题的选择并不打算完全代表该主题。量子纠错和容错,量子算法和复杂性理论,量子密码学,和拓扑量子计算是在量子信息科学的理论分支中发现的许多有趣的和基本的主题,在这本书中没有涵盖。然而,当学习这些主题时,人们很可能会遇到本书中讨论的一些核心数学概念。

https://www.cambridge.org/core/books/theory-of-quantum-information/AE4AA5638F808D2CFEB070C55431D897#fndtn-information

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⼏年前,在⼤公司和初创公司中,并没有⼤量的深度学习科学家开发智能产品和服务。我们中年轻⼈(作者) 进⼊这个领域时,机器学习并没有在报纸上获得头条新闻。我们的⽗⺟根本不知道什么是机器学习,更不⽤ 说为什么我们可能更喜欢机器学习,而不是从事医学或法律职业。机器学习是⼀⻔具有前瞻性的学科,在现 实世界的应⽤范围很窄。而那些应⽤,例如语⾳识别和计算机视觉,需要⼤量的领域知识,以⾄于它们通常 被认为是完全独⽴的领域,而机器学习对于这些领域来说只是⼀个小组件。因此,神经⽹络——我们在本书 中关注的深度学习模型的前⾝,被认为是过时的⼯具。就在过去的五年⾥,深度学习给世界带来了惊喜,推动了计算机视觉、⾃然语⾔处理、⾃动语⾳识别、强化 学习和统计建模等领域的快速发展。有了这些进步,我们现在可以制造⽐以往任何时候都更⾃主的汽⻋(不 过可能没有⼀些公司试图让你相信的那么⾃主),可以⾃动起草普通邮件的智能回复系统,帮助⼈们从令⼈ 压抑的⼤收件箱中挖掘出来。在围棋等棋类游戏中,软件超越了世界上最优秀的⼈,这曾被认为是⼏⼗年后 的事。这些⼯具已经对⼯业和社会产⽣了越来越⼴泛的影响,改变了电影的制作⽅式、疾病的诊断⽅式,并 在基础科学中扮演着越来越重要的⻆⾊——从天体物理学到⽣物学。

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计算科学已经成为几乎所有学科的基本工具。学者们利用文本分析和数据挖掘技术来分析古典文学和历史文本,提供了新的见解,开辟了新的研究领域。天体物理学家利用计算分析探测了数十颗新的系外行星。复杂的可视化和模型可以预测银河系尺度上的天文碰撞。在寻找希格斯玻色子和基本粒子的研究中,物理学家们使用大数据分析来推进我们对物质的理解的边界。化学家可以模拟数百万种化合物的相互作用,而不需要进行昂贵和耗时的物理实验。生物学家使用大规模分布式计算模型来模拟蛋白质折叠和其他复杂过程。气象学家可以更准确地预测天气和气候变化。

https://www.freetechbooks.com/computer-science-i-t1357.html

本书的第一部分使用了最少语言特定元素的伪代码。本书后面的部分概述了这些概念,但是是在特定编程语言的上下文中。这为计算机科学提供了一种“插件”式的方法:从理论上讲,同一本书可以用于多个课程,或者可以通过添加新语言的另一部分来扩展这本书。

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从事数据科学方面的工作时,活用各种相关函式库、软体框架、模组、工具包是很好的做法,但如果原本完全不懂数据科学,从头开始也是一种不错的做法。本书将采取土法炼钢从头学起的方式,带领读者认识与数据科学相关的许多工具与演算法。

你只要具备基本的数学能力,以及程式设计的基础,本书就可以帮你在遇到相关的数学与统计知识时,不至于感到害怕,而且还能让你学会一个数据科学家所需具备的相关骇客技术。如今到处充斥着各种杂乱的数据资料,其中包含许多问题的解答,但也有很多微妙之处,甚至连问题本身都还没被提出来过。如果你真心想要挖掘问题的解答,本书将可以提供你一些相关的知识。

首先来一堂Python速成班 学习线性代数、统计、机率的基础知识——并学会何时、如何在数据科学领域中灵活运用这些知识 搜集、探索、清理、转换、处理各种数据资料

深入理解机器学习的基础 灵活运用像是k最近邻、单纯贝氏、线性与逻辑回归、决策树、神经网路、集群等种种模型

探讨推荐系统、自然语言处理、网路分析、MapReduce与数据库的相关知识

名人推荐 「Joel带领我们领略探索数据科学,让我们从一般的好奇心,进入到更深入的理解,并学会所有资料科学家都应该知道的各种实用演算法。」 ——Rohit Sivaprasad, Soylent公司数据科学家

【Table of Contents】目录/大纲/内容概要

第1章简介

第2章Python速成班

第3章数据视觉化

第4章线性代数

第5章统计学

第6章机率

第7章假设与推论

第8章梯度递减

第9章取得数据资料

第10章处理数据资料

第11章机器学习

第12章k最近邻

第13章单纯贝氏

第14章简单线性回归

第15章多元回归

第16章逻辑回归

第17章决策树

第18章神经网路

第19章集群

第20章自然语言处理

第21章网路分析

第22章推荐系统

第23章资料库与SQL

第24章MapReduce

第25章勇往直前,数据科学做就对了

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这个网络研讨会介绍了数据科学的基础知识,并简要回顾了一些统计的基本概念。它还概述了如何拥有一个成功的数据科学项目。

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主题: Data Science: A Comprehensive Overview

摘要: 二十一世纪迎来了大数据时代和数据经济时代,其中携带重要知识,见识和潜力的数据DNA已成为所有基于数据的生物的固有组成部分。对数据DNA及其有机体的适当理解依赖于数据科学及其基石分析的新领域。尽管人们争论大数据是否仅仅是炒作和嗡嗡声,并且数据科学还处于非常早期的阶段,但是重大挑战和机遇正在涌现,或者受到数据科学的研究,创新,业务,专业和教育的启发。本文提供了有关数据科学基本方面的全面调查和教程:从数据分析到数据科学的演变,数据科学概念,数据科学时代的全景,数据创新的主要挑战和方向,数据分析的性质,数据经济中的新工业化和服务机会,数据教育的专业和能力以及数据科学的未来。除了提供丰富的观察,教训以及对数据科学和分析的思考之外,本文是本领域中第一篇全面概述的文章。

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【导读】纽约大学开设的离散数学课程,这是一门运用于计算机科学的离散数学课程。这只是一门一学期的课程,所以有很多话题是它没有涉及到的,或者没有深入讨论。但我们希望这能给你一个技能的基础,你可以在你需要的时候建立,特别是给你一点数学的成熟——对数学是什么和数学定义和证明如何工作的基本理解。

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题目: Data Science in Economics

摘要:

本文介绍了经济学中数据科学的发展现状,通过在数据科学中的一个新的分类应用和方法的研究进展。数据科学的研究进展分为三类:深度学习模型、集成模型和混合模型。应用领域包括股票市场、市场营销、电子商务、企业银行和加密货币。Prisma方法是一种系统的文献综述方法,用于保证调查的质量。结果表明,混合模型的发展趋势为51%以上的文献采用了混合模型。另一方面,我们发现基于RMSE精度度量的混合模型具有比其他算法更高的预测精度,然而这是预期的趋势走向先进的深度学习模型。

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