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精通数据科学:从线性回归到深度学习
作者: 唐亘
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编辑推荐:
1.在数据学科的角度,融合了数学、计*机科学、计量经济学的精髓。2.为读者阐释了数据科学所要解决的**问题—数据模型、*法模型的理论内涵和适用范围3.以常用的IT工具—Python为基础,教会读者如何建模以及通过*法实现数据模型,具有很强的实操性。4.本书还为读者详解了分布式机器学*、*经网络、深度学*等大数据和人工智能的前沿技术。中国工程院院士、第三世界科学院院士、前中国科学院计*技术研究所所长李国杰,易选股金融智能证券董事长,键桥通讯董事易欢欢作序推荐;GrowingIO 创始人兼 CEO张溪梦,复旦大学教授、博士生导师、复旦大学航空航天数据研究中*主任杨卫东,美国罗格斯大学管理科学及信息系统系终身教授,中国计*机学会大数据专家委员会委员林晓东,诚意推荐。
内容简介:
本书全面讲解了数据科学的相关知识,从统计分析学到机器学*、深度学*中用到的*法及模型,借鉴经济学视角给出模型的相关解释,深探讨模型的可用性,并结合大量的实际案例和代码帮助读者学以致用,将具体的应用场景和现有的模型相结合,从而更好地发现模型的潜在应用场景。本书可作为数据科学家和数据工程师的学*用书,也适合对数据科学有强烈兴趣的初学者使用,同时也可作为高等院校计*机、数学及相关专业的师生用书和培训学校的教材。
作者简介:
唐亘,数据科学家,专注于机器学*和大数据。曾获得复旦大学的数学和计*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。热爱并积极参与Apache Spark和Scikit-Learn等源项目。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*在线出版社Packt的技术审稿人。
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