精通数据科学：从线性回归到深度学习 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:人民邮电出版社

作者:唐亘

出品人:异步图书

页数:432

译者:

出版时间:2018-5-8

价格:99.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115479105

丛书系列:深度学习系列

图书标签:

数据科学
机器学习
Python
统计分析
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算法
人工智能
AI
数据科学
机器学习
线性回归
深度学习
统计建模
Python
人工智能
算法
编程
模型训练

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具体描述

数据科学是一门内涵很广的学科，它涉及到统计分析、机器学习以及计算机科学三方面的知识和技能。本书深入浅出、全面系统地介绍了这门学科的内容。

本书分为13章，最初的3章主要介绍数据科学想要解决的问题、常用的IT工具Python以及这门学科所涉及的数学基础。第4-7章主要讨论数据模型，主要包含三方面的内容：一是统计中最经典的线性回归和逻辑回归模型；二是计算机估算模型参数的随机梯度下降法，这是模型工程实现的基础；三是来自计量经济学的启示，主要涉及特征提取的方法以及模型的稳定性。接下来的8-10章主要讨论算法模型，也就是机器学习领域比较经典的模型。这三章依次讨论了监督式学习、生成式模型以及非监督式学习。目前数据科学最前沿的两个领域分别是大数据和人工智能。本书的第11章将介绍大数据中很重要的分布式机器学习，而本书的最后两章将讨论人工智能领域的神经网络和深度学习。

本书通俗易懂，而且理论和实践相结合，可作为数据科学家和数据工程师的学习用书，也适合对数学科学有强烈兴趣的初学者使用。同时也可作为高等院校计算机、数学及相关专业的师生用书和培训学校的教材。

《数据之潮：洞悉智能时代的奥秘》在信息爆炸的今天，数据早已不是冰冷的数字，而是驱动时代进步的强大引擎。从智能推荐到自动驾驶，从精准医疗到金融风控，数据的力量无处不在，深刻地改变着我们的生活方式和商业模式。然而，海量的数据背后隐藏着怎样的规律？如何才能从中提炼出有价值的洞见，并将其转化为解决实际问题的能力？《数据之潮：洞悉智能时代的奥秘》将带您踏上一场激动人心的探索之旅，揭示数据科学的迷人世界。本书并非枯燥的理论堆砌，而是一本引导读者深入理解数据本质、掌握核心分析方法的实践指南。我们将从最基础的数据概念出发，逐步深入到数据处理、可视化、建模以及模型评估等关键环节。您将学会如何规范地组织和清洗杂乱无章的数据，如何运用各种统计学工具洞察数据中的潜在关联，又如何通过精巧的可视化技术将复杂的数据关系直观地呈现出来。本书将重点讲解一系列经典且强大的数据分析方法。您将有机会深入了解线性回归的原理及其在预测建模中的应用，理解其如何帮助我们量化变量之间的关系。随后，我们将拓展到更复杂的模型，包括逻辑回归在分类问题中的运用，决策树的直观决策逻辑，以及支持向量机强大的分类和回归能力。您还将学习到聚类分析如何帮助我们发现数据中的自然分组，以及降维技术如何有效地简化高维数据。本书的特色之一在于强调“从实践中学习”。我们不只是介绍理论，更注重通过丰富的案例研究和代码示例，让读者亲手体验数据分析的全过程。您将有机会接触到真实的、来自不同行业的数据集，并运用所学知识解决实际问题。无论是分析用户行为以优化产品体验，还是预测股票价格以辅助投资决策，抑或是挖掘社交网络中的潜在联系，本书都将为您提供清晰的步骤和实用的技巧。对于想要更进一步的读者，本书还将触及一些更前沿的数据科学概念，但不会深入到极为专业的细节，而是提供一个概览性的理解，为未来的深入学习打下基础。例如，我们会简要介绍一些无监督学习的思路，以及如何理解数据驱动的决策过程。《数据之潮：洞悉智能时代的奥秘》适合以下人群：渴望理解数据价值的行业从业者：无论您是市场营销、产品管理、金融分析还是运营管理等领域的专业人士，本书都能帮助您更好地理解数据分析如何赋能您的工作，做出更明智的决策。初涉数据科学的爱好者：如果您对数据分析充满好奇，想要系统地学习数据科学的基础知识和核心方法，本书将是您开启数据科学之旅的绝佳起点。希望提升数据素养的学生：在这个数据驱动的时代，具备基本的数据分析能力已成为一项重要的软技能。本书将帮助您建立扎实的数据科学基础，为未来的学习和职业发展奠定坚实基础。本书旨在培养您的“数据思维”，即能够运用数据来观察、分析、理解和解决问题的能力。我们相信，掌握了数据背后的逻辑，您就能在快速变化的时代中抓住机遇，创造价值。请注意，本书的重点在于数据分析的基础理论、经典方法及其在实际应用中的指导，而非直接教授读者搭建和训练复杂的深度学习模型，也不包含关于特定软件的深度教程。其核心在于建立读者的数据科学思维框架，并提供一套可行的分析方法论。翻开《数据之潮：洞悉智能时代的奥秘》，让我们一起潜入数据的深海，解锁智能时代的无限可能。

作者简介

唐亘，数据科学家，专注于机器学习和大数据，热爱并积极参与Apache Spark、scikit-learn等开源项目。作为讲师和技术顾问，为多家机构（包括惠普、华为、复旦大学等）提供百余场技术培训。

此前的工作和研究集中于经济和量化金融，曾参与经济合作与发展组织（OECD）的研究项目并发表论文，并担任英国知名在线出版社Packt的技术审稿人。

曾获得复旦大学的数学和计算机双学士学位；巴黎综合理工的金融硕士学位；法国国立统计与经济管理学校的数据科学硕士学位。

目录信息

第1章数据科学概述 1
1.1　挑战　2
1.1.1　工程实现的挑战　2
1.1.2　模型搭建的挑战　3
1.2　机器学习　5
1.2.1　机器学习与传统编程　5
1.2.2　监督式学习和非监督式学习　8
1.3　统计模型　8
1.4　关于本书　10
第2章 Python安装指南与简介：告别空谈　12
2.1　Python简介　13
2.1.1　什么是Python　15
2.1.2　Python在数据科学中的地位　16
2.1.3　不可能绕过的第三方库　17
2.2　Python安装　17
2.2.1　Windows下的安装　18
2.2.2　Mac下的安装　21
2.2.3　Linux下的安装　24
2.3　Python上手实践　26
2.3.1　Python shell　26
2.3.2　第一个Python程序：Word Count　28
2.3.3　Python编程基础　30
2.3.4　Python的工程结构　34
2.4　本章小结　35
第3章　数学基础：恼人但又不可或缺的知识　36
3.1　矩阵和向量空间　37
3.1.1　标量、向量与矩阵　37
3.1.2　特殊矩阵　39
3.1.3　矩阵运算　39
3.1.4　代码实现　42
3.1.5　向量空间　44
3.2　概率：量化随机　46
3.2.1　定义概率：事件和概率空间　47
3.2.2　条件概率：信息的价值　48
3.2.3　随机变量：两种不同的随机　50
3.2.4　正态分布：殊途同归　52
3.2.5　P-value：自信的猜测　53
3.3　微积分　55
3.3.1　导数和积分：位置、速度　55
3.3.2　极限：变化的终点　57
3.3.3　复合函数：链式法则　58
3.3.4　多元函数：偏导数　59
3.3.5　极值与最值：最优选择　59
3.4　本章小结　61
第4章　线性回归：模型之母　62
4.1　一个简单的例子　64
4.1.1　从机器学习的角度看这个问题　66
4.1.2　从统计学的角度看这个问题　69
4.2　上手实践：模型实现　73
4.2.1　机器学习代码实现　74
4.2.2　统计方法代码实现　77
4.3　模型陷阱　82
4.3.1　过度拟合：模型越复杂越好吗　84
4.3.2　模型幻觉之统计学方案：假设检验　87
4.3.3　模型幻觉之机器学习方案：惩罚项　89
4.3.4　比较两种方案　92
4.4　模型持久化　92
4.4.1　模型的生命周期　93
4.4.2　保存模型　93
4.5　本章小结　96
第5章　逻辑回归：隐藏因子　97
5.1　二元分类问题：是与否　98
5.1.1　线性回归：为何失效　98
5.1.2　窗口效应：看不见的才是关键　100
5.1.3　逻辑分布：胜者生存　102
5.1.4　参数估计之似然函数：统计学角度　104
5.1.5　参数估计之损失函数：机器学习角度　104
5.1.6　参数估计之最终预测：从概率到选择　106
5.1.7　空间变换：非线性到线性　106
5.2　上手实践：模型实现　108
5.2.1　初步分析数据：直观印象　108
5.2.2　搭建模型　113
5.2.3　理解模型结果　116
5.3　评估模型效果：孰优孰劣　118
5.3.1　查准率与查全率　119
5.3.2　ROC曲线与AUC　123
5.4　多元分类问题：超越是与否　127
5.4.1　多元逻辑回归：逻辑分布的威力　128
5.4.2　One-vs.-all：从二元到多元　129
5.4.3　模型实现　130
5.5　非均衡数据集　132
5.5.1　准确度悖论　132
5.5.2　一个例子　133
5.5.3　解决方法　135
5.6　本章小结　136
第6章　工程实现：计算机是怎么算的　138
6.1　算法思路：模拟滚动　139
6.2　数值求解：梯度下降法　141
6.3　上手实践：代码实现　142
6.3.1　TensorFlow基础　143
6.3.2　定义模型　148
6.3.3　梯度下降　149
6.3.4　分析运行细节　150
6.4　更优化的算法：随机梯度下降法　153
6.4.1　算法细节　153
6.4.2　代码实现　154
6.4.3　两种算法比较　156
6.5　本章小结　158
第7章　计量经济学的启示：他山之石　159
7.1　定量与定性：变量的数学运算合理吗　161
7.2　定性变量的处理　162
7.2.1　虚拟变量　162
7.2.2　上手实践：代码实现　164
7.2.3　从定性变量到定量变量　168
7.3　定量变量的处理　170
7.3.1　定量变量转换为定性变量　171
7.3.2　上手实践：代码实现　171
7.3.3　基于卡方检验的方法　173
7.4　显著性　175
7.5　多重共线性：多变量的烦恼　176
7.5.1　多重共线性效应　176
7.5.2　检测多重共线性　180
7.5.3　解决方法　185
7.5.4　虚拟变量陷阱　188
7.6　内生性：变化来自何处　191
7.6.1　来源　192
7.6.2　内生性效应　193
7.6.3　工具变量　195
7.6.4　逻辑回归的内生性　198
7.6.5　模型的联结　200
7.7　本章小结　201
第8章　监督式学习：目标明确　202
8.1　支持向量学习机　203
8.1.1　直观例子　204
8.1.2　用数学理解直观　205
8.1.3　从几何直观到最优化问题　207
8.1.4　损失项　209
8.1.5　损失函数与惩罚项　210
8.1.6　Hard margin 与soft margin比较　211
8.1.7　支持向量学习机与逻辑回归：隐藏的假设　213
8.2　核函数　216
8.2.1　空间变换：从非线性到线性　216
8.2.2　拉格朗日对偶　218
8.2.3　支持向量　220
8.2.4　核函数的定义：优化运算　221
8.2.5　常用的核函数　222
8.2.6　Scale variant　225
8.3　决策树　227
8.3.1　决策规则　227
8.3.2　评判标准　229
8.3.3　代码实现　231
8.3.4　决策树预测算法以及模型的联结　231
8.3.5　剪枝　235
8.4　树的集成　238
8.4.1　随机森林　238
8.4.2　Random forest embedding　239
8.4.3　GBTs之梯度提升　241
8.4.4　GBTs之算法细节　242
8.5　本章小结　244
第9章　生成式模型：量化信息的价值　246
9.1　贝叶斯框架　248
9.1.1　蒙提霍尔问题　248
9.1.2　条件概率　249
9.1.3　先验概率与后验概率　251
9.1.4　参数估计与预测公式　251
9.1.5　贝叶斯学派与频率学派　252
9.2　朴素贝叶斯　254
9.2.1　特征提取：文字到数字　254
9.2.2　伯努利模型　256
9.2.3　多项式模型　258
9.2.4　TF-IDF　259
9.2.5　文本分类的代码实现　260
9.2.6　模型的联结　265
9.3　判别分析　266
9.3.1　线性判别分析　267
9.3.2　线性判别分析与逻辑回归比较　269
9.3.3　数据降维　270
9.3.4　代码实现　273
9.3.5　二次判别分析　275
9.4　隐马尔可夫模型　276
9.4.1　一个简单的例子　276
9.4.2　马尔可夫链　278
9.4.3　模型架构　279
9.4.4　中文分词：监督式学习　280
9.4.5　中文分词之代码实现　282
9.4.6　股票市场：非监督式学习　284
9.4.7　股票市场之代码实现　286
9.5　本章小结　289
第10章非监督式学习：聚类与降维　290
10.1　K-means　292
10.1.1　模型原理　292
10.1.2　收敛过程　293
10.1.3　如何选择聚类个数　295
10.1.4　应用示例　297
10.2　其他聚类模型　298
10.2.1　混合高斯之模型原理　299
10.2.2　混合高斯之模型实现　300
10.2.3　谱聚类之聚类结果　303
10.2.4　谱聚类之模型原理　304
10.2.5　谱聚类之图片分割　307
10.3　Pipeline　308
10.4　主成分分析　309
10.4.1　模型原理　310
10.4.2　模型实现　312
10.4.3　核函数　313
10.4.4　Kernel PCA的数学原理　315
10.4.5　应用示例　316
10.5　奇异值分解　317
10.5.1　定义　317
10.5.2　截断奇异值分解　317
10.5.3　潜在语义分析　318
10.5.4　大型推荐系统　320
10.6　本章小结　323
第11章分布式机器学习：集体力量　325
11.1　Spark简介　327
11.1.1　Spark安装　328
11.1.2　从MapReduce到Spark　333
11.1.3　运行Spark　335
11.1.4　Spark DataFrame　336
11.1.5　Spark的运行架构　339
11.2　最优化问题的分布式解法　341
11.2.1　分布式机器学习的原理　341
11.2.2　一个简单的例子　342
11.3　大数据模型的两个维度　344
11.3.1　数据量维度　344
11.3.2　模型数量维度　346
11.4　开源工具的另一面　348
11.4.1　一个简单的例子　349
11.4.2　开源工具的阿喀琉斯之踵　351
11.5　本章小结　351
第12章神经网络：模拟人的大脑　353
12.1　神经元　355
12.1.1　神经元模型　355
12.1.2　Sigmoid神经元与二元逻辑回归　356
12.1.3　Softmax函数与多元逻辑回归　358
12.2　神经网络　360
12.2.1　图形表示　360
12.2.2　数学基础　361
12.2.3　分类例子　363
12.2.4　代码实现　365
12.2.5　模型的联结　369
12.3　反向传播算法　370
12.3.1　随机梯度下降法回顾　370
12.3.2　数学推导　371
12.3.3　算法步骤　373
12.4　提高神经网络的学习效率　373
12.4.1　学习的原理　373
12.4.2　激活函数的改进　375
12.4.3　参数初始化　378
12.4.4　不稳定的梯度　380
12.5　本章小结　381
第13章深度学习：继续探索　383
13.1　利用神经网络识别数字　384
13.1.1　搭建模型　384
13.1.2　防止过拟合之惩罚项　386
13.1.3　防止过拟合之dropout　387
13.1.4　代码实现　389
13.2　卷积神经网络　394
13.2.1　模型结构之卷积层　395
13.2.2　模型结构之池化层　397
13.2.3　模型结构之完整结构　399
13.2.4　代码实现　400
13.2.5　结构真的那么重要吗　405
13.3　其他深度学习模型　406
13.3.1　递归神经网络　406
13.3.2　长短期记忆　407
13.3.3　非监督式学习　409
13.4　本章小结　411
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

本书的配套代码和训练模型的数据有两个下载地址，分别是： 1. Github 2. 异步社区另外对于Python的版本，需要注意的是：为了节省篇幅、突出重点，本书正文中所展示的代码是基于Linux系统下的Python 2.7，而网上可以下载的配套代码则兼容Python 3和Windows系统。其实对于机器学...

评分☆☆☆☆☆

我与作者曾在线下有一面之缘，听说他出新书之后，就立马买了一本来看。阅读之后，有不少新鲜的感受，所以将自己的豆瓣处女文献给这本书。整体来说，这本书介绍的内容还是蛮全面的，广度很够，比较经典的模型、算法都有涉及。这一点上来讲是对得起书的名字“从线性回归到深度学...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我是一名在职的软件工程师，一直对数据科学领域抱有浓厚的兴趣，并希望能够拓展我的技术栈。在众多数据科学书籍中，《精通数据科学：从线性回归到深度学习》这本书的标题给我留下了深刻的印象。我了解到，这本书的内容从基础的线性回归模型开始，逐步深入到复杂的深度学习技术，这正是我所需要的系统性学习路径。我希望这本书能够用清晰的逻辑和严谨的数学推导来解释各种算法的原理，同时也能提供丰富的代码示例，让我能够通过实践来加深理解。我特别关注书中是否会涉及数据可视化、特征工程、模型选择和评估等实际应用中的关键环节，因为这些是构建有效数据科学解决方案不可或缺的部分。如果这本书能够帮助我理解不同算法的优劣势，以及它们在各种场景下的适用性，那么它将为我未来的职业发展提供巨大的帮助。我期待这本书能够成为我深入学习数据科学的敲门砖，并为我打开通往更高级技术领域的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本《精通数据科学：从线性回归到深度学习》的书名本身就勾起了我的好奇心。我一直对数据科学领域充满了向往，但又觉得它太过庞杂，不知道从何下手。这本书的题目恰好点明了我的痛点——它似乎提供了一个清晰的学习路径，从最基础的线性回归，逐步深入到更复杂的深度学习。在决定购买之前，我花了很长时间在各大电商平台搜索与这本书相关的评价，希望能找到一些能让我心动的理由。我尤其关注那些提到“入门友好”、“概念清晰”等字眼的评论，因为我害怕遇到那些过于理论化、晦涩难懂的书籍。同时，我也想知道，这本书是否真的能够帮助我理解数据科学的核心概念，并且掌握实际的应用技巧。书名中的“精通”二字更是让我充满了期待，它暗示着这本书不仅仅停留在理论层面，而是能够帮助读者真正掌握数据科学的精髓。我设想，如果这本书能够用通俗易懂的语言解释复杂的算法，并通过生动的案例展示如何将这些算法应用于实际问题，那么它将是我的数据科学学习之旅中不可或缺的良师益友。我对这本书的结构和内容充满了各种美好的猜测，希望它能像一位循循善诱的老师，引领我进入数据科学的奇妙世界。

评分☆☆☆☆☆

最近一直在思考如何提升自己在职业生涯中的竞争力，而数据科学无疑是当前炙手可热的领域之一。我听说《精通数据科学：从线性回归到深度学习》这本书的内容非常扎实，能够帮助读者构建起扎实的数据科学基础。我了解到，这本书不仅涵盖了经典的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归等，还深入讲解了深度学习的各种模型和技术。我特别关注这本书是否能提供实际的代码示例和项目实践，因为我深知理论知识的学习必须与实践相结合，才能真正转化为解决问题的能力。我期望这本书能够帮助我理解数据预处理、特征工程、模型选择、评估与调优等整个数据科学工作流程。同时，我也希望通过这本书的学习，能够了解不同算法的适用场景和优缺点，从而能够根据具体问题选择最合适的解决方案。这本书的“从线性回归到深度学习”的标题，让我感觉它提供了一个非常完整的知识体系，可以帮助我一步一个脚印地成长，而不是零散地学习各个知识点。如果这本书能够让我对数据科学有一个全面且深入的认识，并能让我自信地开展一些实际的数据分析项目，那么它绝对是一笔划算的投资。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能和大数据充满兴趣的学生，一直在寻找一本能够系统性地介绍数据科学的书籍。当我看到《精通数据科学：从线性回归到深度学习》这本书时，我被它的标题所吸引。我曾尝试过阅读一些关于机器学习的书籍，但往往因为概念过于抽象而感到困惑。我希望这本书能够用更加直观和易于理解的方式来解释复杂的数学模型和算法。我特别期待书中能够包含一些图解和可视化，帮助我更好地理解数据和模型之间的关系。此外，我非常关心书中是否会介绍一些常用的数据科学工具和编程语言，例如Python以及相关的库，如NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow或PyTorch。如果这本书能够提供一些实际操作的指导，让我能够亲手实践书中的例子，那将是再好不过了。我理想中的数据科学入门书籍，应该能够让我从“为什么”和“怎么做”两个层面都得到解答，并且能够激发我进一步探索数据科学世界的兴趣。这本书的“精通”二字，也让我对它能够提供的高阶知识充满期待，希望它能为我打开通往更深层次学习的大门。

评分☆☆☆☆☆

在信息爆炸的时代，数据已经成为驱动社会进步的重要力量。我一直关注着数据科学的发展，但苦于没有一个清晰的学习脉络。《精通数据科学：从线性回归到深度学习》这本书的出现，正好填补了我的这一需求。我了解到，这本书的作者在数据科学领域有着丰富的实践经验，这让我对内容的专业性和实用性充满了信心。我特别希望这本书能够深入浅出地讲解线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等经典的统计学习模型，并在此基础上，逐步引导读者进入深度学习的世界，理解神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等核心概念。我设想，这本书应该能够提供清晰的理论推导，同时辅以实际的代码实现，帮助读者将抽象的数学概念转化为可执行的代码。更重要的是，我希望这本书能够教会我如何进行数据清洗、特征工程、模型评估和调优，以及如何将所学知识应用于实际业务场景，解决实际问题。如果这本书能够让我从数据科学的“门外汉”变成一个能够独立解决问题的“数据科学家”，那么它的价值将是无法估量的。

评分☆☆☆☆☆

比较保守的主观读后感：完爆西瓜书和统计学习方法。

评分☆☆☆☆☆

比较保守的主观读后感：完爆西瓜书和统计学习方法。

评分☆☆☆☆☆

在新媒体盛行的时代中数据可视化已经成为各行业中最为重要的一步让机器软件交互数据可视化所需要的是科学的思维逻辑。此书正好！

评分☆☆☆☆☆

这本书内容我认为很好，排版也很不错。排版不多说，在同时接触与处理数学公式、代码与伪代码、众多图表时难免会有一些头大，但这本书我认为是我见过很多书中排版最容易接受的一种；内容上，当初买时的初心不少，想入门机器学习，掌握python的代码实现，入门数据分析，还想为建模做准备，这本书无一例外全部涵盖到了，从内心来讲是非常满意的。同时给其他想买的人一个建议，最好在具备一定python编程基础和最基本的数学功底(包括高数、线代、概率论)后再入手，不然在理解概率论上会很费劲，理解代码又很费劲，进而容易选择放弃。

评分☆☆☆☆☆

深入浅出的讲解，作者功力力透纸背，必须五星