数据科学是关于量化和理解人类行为,社会科学的圣杯。在下面的章节中,我们将探索一个多方面范式的广泛理论、技术、数据和应用。我们还将回顾为大数据和数据科学开发的新技术,比如使用Dean和Ghemawat(2008)在谷歌和25开发的MapReduce范式,并在雅虎的开源项目Hadoop中实现的分布式计算。26当数据变得超大时,将算法移到数据上比将算法移到数据上要好。正如大数据颠倒了数据库范式一样,大数据也在改变人类行为研究中推理的本质。归根结底,数据科学是社会科学家利用计算机科学的一种思维方式。

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这本书调研了大约20世纪90年代末机器学习的许多重要课题。我的意图是在理论和实践之间寻求一个中间桥梁带。笔记集中在机器学习的重要思想上——它既不是一本实践手册,也不是一个理论证明的概要。我的目标是为读者提供充分的准备,使一些关于机器学习的广泛文献易于理解。草稿只有200多页(包括扉页)。

这本书集中在机器学习的重要思想上。对于我所陈述的许多定理,我并没有给出证明,但对于形式的证明,我确实给出了可信的论据和引用。而且,我没有讨论许多在应用中具有实际重要性的问题;这本书不是机器学习实践手册。相反,我的目标是为读者提供充分的准备,使大量关于机器学习的文献易于理解。

学习,就像智力一样,涵盖了如此广泛的过程,很难精确定义。词典的定义包括这样的短语:“通过学习、指导或经验获得知识、或理解、或技能”和“通过经验改变行为倾向”。动物学家和心理学家研究动物和人类的学习。在这本书中,我们关注的是机器学习。动物和机器学习之间有一些相似之处。当然,机器学习的许多技术都来自心理学家的努力,他们通过计算模型使动物和人类学习的理论更加精确。机器学习研究人员正在探索的概念和技术似乎也可能阐明生物学习的某些方面。

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人工智能是由机器表现出来的智能,而不是由人类表现出来的智能。

这本书涵盖了人工智能的各个领域的基本概念,如人工神经网络,自然语言处理,机器学习,深度学习,遗传算法等,以及它在Python中的实现。

这本书将是有用的毕业生,研究生,和研究学生谁有兴趣在这个课题或有这个课题作为他们的课程的一部分。读者可以是初学者,也可以是高级学习者。

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统计学正迅速成为数学中最重要的多学科领域。据美国统计协会称,统计学是增长最快的10个职业之一,而统计学是增长最快的学士学位之一。统计素养对我们这个数据驱动的社会至关重要。尽管对统计能力的重要性和需求增加,但统计方面的教学方法几乎没有改变。使用Mike Bostock的数据可视化软件,D3.js,看到理论可视化的基本概念所涵盖的大学统计学导论或大学预修课程的统计。我们鼓励学生将视觉理论作为教科书、教授和同学的额外资源。

来自斯坦福大学的一位研究生和他的伙伴们开发了一本颇有新意的统计概率入门教材,与传统教材不同的是,这本书充分利用了数据可视化技术,交互性和趣味性都非常强,可以边读边玩。

该书共分为 6 章,分别为基础概率论、进阶概率论、概率分布、统计推断:频率学派、统计推断:贝叶斯学派和回归分析,每章分为三个小节,如图所示:

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第一节课的重点是分析今天能够进行并行计算的典型个人计算机中的算法行为,第二节课的重点是今天能够进行分布式计算的典型公共云中的此类个人计算机集群中的算法行为。我们将从第1节中简要介绍的基本原理开始,并努力理解过去几十年来算法的重大突破。并行计算是指在一台机器上使用多个处理器和共享内存进行计算。并行计算和分布式计算虽然密切相关,但它们都提出了独特的挑战——主要是并行计算情况下的共享内存管理和分布式计算情况下的网络通信开销最小化。理解并行计算的模型和挑战是理解分布式计算的基础。课程内容反映了这一点,首先在并行环境中涵盖各种经典的、数值的和图形的算法,然后在分布式环境中涵盖相同的主题。目的是强调每个设置带来的独特挑战。

https://github.com/lamastex/scalable-data-science/blob/master/read/daosu.pdf

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本书基于易于理解且具有数据科学相关的丰富的库的Python语言环境,从零开始讲解数据科学工作。具体内容包括:Python速成,可视化数据,线性代数,统计,概率,假设与推断,梯度下降法,如何获取数据,k近邻法,朴素贝叶斯算法,等等。作者借助大量具体例子以及数据挖掘、统计学、机器学习等领域的重要概念,详细展示了什么是数据科学。

介绍数据科学基本知识的重量级读本,Google数据科学家作品。

数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业,有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。本书从零开始讲解数据科学工作,教授数据科学工作所必需的黑客技能,并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。

作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境,亲手搭建工具和实现算法,并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。

  • 简单介绍Python
  • 回顾一下线性几何、统计和概率知识,了解搞数据科学的时候怎么使用它们
  • 收集、探索、清理、转换和操作数据
  • 了解机器学习的基本知识
  • 实现K近邻、朴素贝叶斯、线性及逻辑回归、决策树、神经网络及聚类等模型
  • 探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce,还有数据库
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《数据科学与机器学习概论》的创建目标是为寻求了解数据科学的初学者、数据爱好者和经验丰富的数据专业人士提供从头到尾对使用开源编程进行数据科学应用开发的深刻理解。这本书分为四个部分: 第一部分包含对这本书的介绍,第二部分涵盖了数据科学、软件开发和基于开源嵌入式硬件的领域; 第三部分包括算法,是数据科学应用的决策引擎; 最后一节汇集了前三节中共享的概念,并提供了几个数据科学应用程序示例。

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  1. Introductory Chapter: Clustering with Nature-Inspired Optimization Algorithms 在本章中,读者将学习如何为聚类问题应用优化算法。

By Pakize Erdogmus and Fatih Kayaalp

  1. Best Practices in Accelerating the Data Science Process in Python

By Deanne Larson

数据科学和大数据项目的数量正在增长,当前的软件开发方法受到了挑战,以支持和促进这些项目的成功和频率。关于如何使用数据科学算法以及大数据的好处已经有了很多研究,但是关于可以利用哪些最佳实践来加速和有效地交付数据科学和大数据项目的研究却很少。大数据的数量、种类、速度和准确性等特点使这些项目复杂化。数据科学家可利用的开源技术的激增也会使情况变得复杂。随着数据科学和大数据项目的增加,组织正在努力成功交付。本文讨论了数据科学和大数据项目过程,过程中的差距,最佳实践,以及这些最佳实践如何在Python中应用,Python是一种常见的数据科学开源编程语言。

  1. Software Design for Success By Laura M. Castro

正如人们所期望的那样,技术书籍的大部分时间都集中在技术方面。然而,这造成了一种错觉,即技术在某种程度上是没有偏见的,总是中性的,因此适合每个人。后来,当产品已经存在时,现实会证明我们不是这样的。包含和表示在设计和建模阶段是至关重要的。在本章中,我们将从架构的角度分析,哪些非功能性需求是最敏感的,以及如何开始讨论它们以最大限度地提高我们的软件产品成功的可能性。

  1. Embedded Systems Based on Open Source Platforms By Zlatko Bundalo and Dusanka Bundalo

  2. The K-Means Algorithm Evolution By Joaquín Pérez-Ortega, Nelva Nely Almanza-Ortega, Andrea Vega-Villalobos, Rodolfo Pazos-Rangel, Crispín Zavala-Díaz and Alicia Martínez-Rebollar

  3. “Set of Strings” Framework for Big Data Modeling By Igor Sheremet

  4. Investigation of Fuzzy Inductive Modeling Method in Forecasting Problems By Yu. Zaychenko and Helen Zaychenko

  5. Segmenting Images Using Hybridization of K-Means and Fuzzy C-Means Algorithms By Raja Kishor Duggirala

  6. The Software to the Soft Target Assessment By Lucia Mrazkova Duricova, Martin Hromada and Jan Mrazek

  7. The Methodological Standard to the Assessment of the Traffic Simulation in Real Time By Jan Mrazek, Martin Hromada and Lucia Duricova Mrazkova

  8. Augmented Post Systems: Syntax, Semantics, and Applications By Igor Sheremet

  9. Serialization in Object-Oriented Programming Languages By Konrad Grochowski, Michał Breiter and Robert Nowak

本章描述了将对象状态转换为一种格式的过程,这种格式可以在当前使用的面向对象编程语言中传输或存储。这个过程称为序列化(封送处理);相反的称为反序列化(反编组)进程。它是一种低级技术,应该考虑一些技术问题,如内存表示的大小、数字表示、对象引用、递归对象连接等。在本章中,我们将讨论这些问题并给出解决办法。我们还简要回顾了当前使用的工具,并指出满足所有需求是不可能的。最后,我们提供了一个新的支持向前兼容性的c++库。

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Python中的数据科学和分析是为学术和商业环境中的数据科学和数据分析从业者设计的。其目的是通过使用Python开发的工具(如SciKit-learn、Pandas、Numpy等)向读者介绍数据科学中使用的主要概念。鉴于Python最近在数据科学社区的流行,它的使用特别有趣。有经验的程序员和新手都可以使用这本书。

本书的组织方式是各个章节相互独立,这样读者就可以放心地使用其中的内容作为参考。这本书从过程和获得的结果的角度讨论了什么是数据科学和分析。还介绍了Python的重要特性,包括Python入门。机器学习、模式识别和人工智能的基本元素在书的其余部分使用的算法和实现的基础上也出现在书的第一部分。

本书的第二部分介绍了使用Python、聚类技术和分类算法的回归分析。层次聚类、决策树和集成技术,以及降维技术和推荐系统也被探讨。书的最后一部分讨论了支持向量机算法和内核技巧。

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最近,金融业以惊人的速度采用了Python,一些最大的投资银行和对冲基金使用它来构建核心交易和风险管理系统。为python3更新,这本手册的第二版帮助您开始使用语言,指导开发人员和定量分析人员通过Python库和工具构建金融应用程序和交互式金融分析。

在本书中,作者Yves Hilpisch还展示了如何基于一个大型的、现实的案例研究,为基于蒙特卡洛模拟的衍生品和风险分析开发一个完整的框架。这本书的大部分使用了交互式的IPython笔记本。

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在二十一世纪,统计方法的范围和影响都有了惊人的扩大。“大数据”、“数据科学”和“机器学习”已经成为新闻中常见的术语,因为统计方法被用于处理现代科学和商业的庞大数据集。我们是怎么走到这一步的?我们要去哪里?这本书带领我们经历了自20世纪50年代引入电子计算之后的数据分析革命。从经典的推论理论-贝叶斯,频率主义者,费歇尔-个别章节采取了一系列有影响力的主题:生存分析,逻辑回归,经验贝叶斯,jackknife和bootstrap,随机森林,神经网络,马尔科夫链蒙特卡罗,模型选择后的推论,以及更多。本书将方法论和算法与统计推断相结合,并以对统计和数据科学未来方向的推测作为结尾。

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