
出版社: 机械工业
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折扣购买: 大数据分析:理论、方法及应用
ISBN: 9787111703471
史蒂文·S. 斯基纳(Steven S.Skiena)博士是石溪大学的杰出教授,研究方向是数据科学、自然语言处理和算法。由于对本科教学工作有杰出贡献,他曾获得IEEE计算机科学与工程本科教学奖。他还撰写了6本书,包括知名的The Algorithm Design Manual、Programming Challenges: The Programming Contest Training Manual。
本书对迅速兴起的数据科学跨学科领域提供必要的介绍,重点介绍构建用于收集、分析和解释数据的系统所需的关键技能,以及成为优秀数据科学家的基本原则。“正确地做简单的事情”,帮助读者发展数学直觉,用最少的数学推导说明关键概念。本书使用计算机科学家最自然的方法突出统计推理的核心价值,不依赖任何特定的编程语言或数据分析工具套件,而是侧重于对重要设计原则的深入讨论。 本书特色: ·包含“实战故事”,为数据科学如何应用于现实世界提供参考。 ·强调“错误的开始”,揭示某些方法失败的微妙原因。 ·提供“课后拓展”,强调每一章中需要特别注意的一些概念。 ·包括“练习”,为读者自学提供广泛的习题和项目。 ·“Kaggle挑战”让读者挑战现实世界中的问题。 本书对迅速兴起的数据科学跨学科领域提供必要的介绍,重点介绍构建用于收集、分析和解释数据的系统所需的关键技能,以及成为优秀数据科学家的基本原则。“正确地做简单的事情”,帮助读者发展数学直觉,用最少的数学推导说明关键概念。本书使用计算机科学家最自然的方法突出统计推理的核心价值,不依赖任何特定的编程语言或数据分析工具套件,而是侧重于对重要设计原则的深入讨论。 本书特色: ·包含“实战故事”,为数据科学如何应用于现实世界提供参考。 ·强调“错误的开始”,揭示某些方法失败的微妙原因。 ·提供“课后拓展”,强调每一章中需要特别注意的一些概念。 ·包括“练习”,为读者自学提供广泛的习题和项目。 ·“Kaggle挑战”让读者挑战现实世界中的问题。