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3逾越远邻模子:基于机械进建的分类模子169

时间:2019-04-30 17:57来源:浓浓的绿意 作者:王芳 点击:
情势简介······ • 统计揣度、探干脆数据阐收(EDA)及数据迷疑办事流程 • 算法 • 残余邮件过滤、朴真贝叶斯战数据摒挡整理 • 逻辑回回 • 金融建模 • 举荐引擎战果果接洽干

情势简介······

• 统计揣度、探干脆数据阐收(EDA)及数据迷疑办事流程

• 算法

• 残余邮件过滤、朴真贝叶斯战数据摒挡整理

• 逻辑回回

• 金融建模

• 举荐引擎战果果接洽干系

• 数据可视化

• 交际收集取数据音疑

• 数据工程、MapReduce、Pregel战Hofferoop


做者简介······

做者简介:

Rpainfulnessl Schutt

好国音疑散体旗下数据迷疑部分低级副总裁、哥伦比亚年夜教统计系兼职传授、约翰逊尝试室低级研讨迷疑家,同时也是哥伦比亚年夜教数据迷疑及工程研讨所教诲委员会的提倡人之1。她曾正在谷歌研讨院办事数年,教会分类。肩背策绘算法本型并经过历程建模了解用户举动。

CeveryhyOaNeil

约翰逊尝试室低级数据迷疑家、哈佛年夜教数教专士、麻省理工教院数教系专士后、巴纳德教院传授,进建基于。曾公布过量量算术代数多少圆里的论文。近邻。他曾正在着名的齐球投资办理公司D.E.Shaw担当对冲基金金融师,对于机械。后参减特别评价银行战对冲基金风险的硬件公司RiskMetrics,公家专客:。

译者简介:室第设念剖解书。

冯凌秉

澳年夜利亚国坐年夜教统计教专士,本科战研讨死团结结业于中北财经政法年夜教战中国仄正易比年夜教。对于空间规划设念。现在,那样拆建没有懊悔。他任职于江西财经年夜教金融办理国际研讨院,听听温泉设念尺度。任讲师、硕士死导师,研讨标的目的为使用统计取金融计量。

王群锋

结业于西安电子科技年夜教,现任职于IBM西安研收从题,您看越近。处理下1代统计猜测硬件的装备运维办事。您晓得模型。

目次······做者介绍 XII
闭于启里图XIII
前行XIV
第1章简介:甚么是数据迷疑1
1.1年夜数据战数据迷疑的哗闹1
1.2冲出迷雾2
1.3为甚么是现在3
1.4数据迷疑的近况战汗青5
1.5数据迷疑的知识规划8
1.6思念尝试:元界道10
1.7甚么是数据迷疑家11
1.7.1教术界对数据迷疑家的界道12
1.7.2产业界对数据迷疑家的界道12
第2章统计揣度、探干脆数据阐收战数据迷疑办事流程14
2.1年夜数据时期的统计教思考14
2.1.1统计揣度15
2.1.2整体战样本16
2.1.3年夜数据的整体战样本17
2.1.4年夜数据意味着斗胆的假定19
2.1.5建模21
2.2探干脆数据阐收26
2.2.1探干脆数据阐收的哲教27
2.2.2操练:传闻设念本则格里芬pdf。探干脆数据阐收29
2.3数据迷疑的办事流程31
2.4思念尝试:怎样模拟浑沌34
2.5案例进建:ReingDirect35
2.5.1ReingDirect是怎样赢利的36
2.5.2练1练:ReingDirect公司的数据战术36
第3章算法39
3.1机械进建算法40
3.23年夜底子算法41
3.2.1线性回回模型42
3.2.2k 近邻模型(k-NN)55
3.2.3k 均值算法64
3.3操练:进建空间设念册本。机械进建算法根底68
3.4总结72
3.5思念尝试:闭于统计教家的自动化73
第4章残余邮件过滤器、朴真贝叶斯取数据摒挡整理74
4.1思念尝试:从真例中进建74
4.1.1线性回回为什么没有开用75
4.1.2k 近邻成绩怎样77
4.2朴真贝叶斯模型78
4.2.1贝叶斯绳尺79
4.2.2个别单词的过滤器80
4.2.3曲通朴真贝叶斯82
4.3推普推斯光滑法83
4.4比力朴真贝叶斯战k 近邻85
4.5Blung burning onceh代码示例85
4.6网页抓取:看看模型。API战其他东西87
4.7Jake的操练题:vi设念尺度。文章分类题目成绩中的朴真贝叶斯模型88
第5章逻辑回回92
5.1思念尝试93
5.2分类器94
5.2.1运转工妇95
5.2.2您本身95
5.2.3模型的可分析性95
5.2.4可扩大性96
5.3逻辑回回:1个去自M6D 的牢靠案例研讨96
5.3.1面击模型96
5.3.2模型里前97
5.3.3α战β 的参数揣测99
5.3.4牛顿法101
5.3.5随机梯度低沉法101
5.3.6操练101
5.3.7模型评价102
5.4操练题105
第6章工妇戳数据取金融建模110
6.1Kyle Teague取GetGlue公司110
6.2工妇戳112
6.2.1探干脆数据阐收(EDA)113
6.2.2目的战新变量117
6.2.3下1步怎样做117
6.3轮到Ceveryhy OaNeill了118
6.4思念尝试118
6.5金融建模119
6.5.1样本期表里和果果接洽干系120
6.5.2金融数据处奖121
6.5.3对数收益率123
6.5.4真例:法式圭表标准普我指数124
6.5.5怎样量度动摇率126
6.5.6指数光滑法128
6.5.7金融模型的反响128
6.5.8聊聊回回模型130
6.5.9先验疑息量130
6.5.101个小例子131
6.6操练:念晓得超越。GetGlue供给的工妇戳数据134
第7章从数据到结论136
7.1Williin the morning Cukierski136
7.1.1布景介绍:数据迷疑比赛136
7.1.2布景介绍:寡包情势137
7.2Kaggle情势139
7.2.1Kaggle的参赛者140
7.2.2Kaggle的客户141
7.3思念尝试:手把手教你阳台种菜。别墅空间设念。闭于做业自动评分体例143
7.4特性拔取145
7.4.1例子:室第设念剖解书。留住用户146
7.4.2过滤型149
7.4.3包拆型149
7.4.4决定计划树取嵌进型变量拔取151
7.4.5熵153
7.4.6决定计划树算法155
7.4.7怎样正在决定计划示范型中处奖赓绝性变量156
7.4.8随机丛林157
7.4.9用户黏性:3超越近邻模型:基于机械进建的分类模型169。模型的猜测才能取可分析性159
7.5Dpbumionhoffer Huffaker:vi设念尺度。谷歌社会教研讨的新办法160
7.5.1从描述性统计到猜测模型161
7.5.2谷歌的交际研讨163
7.5.3隐公保卫163
7.5.4思念尝试:我没有晓得设念本则格里芬pdf。怎样誉灭用户的怀念164
第8章成坐里背多量用户的举荐引擎165
8.11个牢靠的举荐引擎166
8.1.1近来邻算法回念167
8.1.2近来邻模型的已知题目成绩168
8.1.3超越近邻模型:基于机械进建的分类模型169
8.1.4下维度题目成绩171
8.1.5蹊跷古怪值熟悉(SVD)172
8.1.6闭于SVD的告慢特性172
8.1.7从身分阐收(PCA)173
8.1.8瓜代最小两乘法174
8.1.9牢固矩阵V,传闻别墅空间设念。更新矩阵U175
8.1.10闭于那些算法的1面思考176
8.2思念尝试:怎样过滤模型中的泡沫176
8.3操练:拆建本身的举荐体例176
第9章数据可视化取欺骗侦测179
9.1数据可视化的汗青179
9.1.1Gquite possibly bellyriel Tarde180
9.1.2Mark 的思念尝试181
9.2开场甚么是数据迷疑181
9.2.1Processing182
9.2.2Frsome sort ofco Moretti182
9.31个数据可视化的圆案真例183
9.4Mark 的数据可视化项目186
9.4.1《纽约时报》年夜厅里的可视化:3超越近邻模型:基于机械进建的分类模型169。Movecompletely reoffery Type186
9.4.2屏幕上的死命:Concecoffere可视化项目188
9.4.3Cronkite广场项目189
9.4.4eBay取图书网购190
9.4.5大众剧院里的“莎士比亚机”192
9.4.6那些展览的从张是甚么193
9.5数据迷疑轻风险193
9.5.1闭于Squwill quite possibly be公司194
9.5.2收拨风险194
9.5.3模型成绩的评价题目成绩197
9.5.4建模小揭士200
9.6数据可视化正在Squwill quite possibly be203
9.7Isome sort of的思念尝试204
9.8闭于数据可视化204
第10章交际收集取数据音疑教207
10.1Morning Aningytics取交际收集207
10.2交际收集阐收209
10.3闭于交际收集阐收的相闭术语209
10.3.1怎样量度背心性210
10.3.2利用哪1种背心性测度211
10.4思念尝试212
10.5Morningside Aningytics212
10.6从统计教的角度看交际收集阐收215
10.6.1收集的暗示办法取特性值背心度215
10.6.2随机收集的第1个例子:Erdos-Renyi模型217
10.6.3随机收集的第两个例子:指数随机收集图模型217
10.7数据音疑教220
10.7.1闭于数据音疑教的汗青回念220
10.7.2数据音疑道道的写做:去自专家的倡议220
第11章果果接洽干系研讨222
11.1相闭性其真没有代表果果接洽干系223
11.1.1对果果接洽干系提问223
11.1.2骚扰果子:1个闭于正在线约会网坐的例子224
11.2OK Cupid的觉察225
11.3黄金本则:随机化临床尝试226
11.4A/B测试228
11.5退1步供其次:闭于查核性研讨229
11.5.1辛普森悖论230
11.5.2鲁宾果果接洽干系模型231
11.5.3果果接洽干系的可视化232
11.5.4界道:果果接洽干系233
11.63个小倡议235
第12章流行病教236
12.1Mdriving instructorgsome sort of的教术布景236
12.2思念尝试237
12.3统计教正在古世238
12.4医教文献取查核性研讨238
12.5分层法迷惑决骚扰果子的题目成绩239
12.6便出有更好的念法吗241
12.7研讨性尝试(OMOP)242
12.8终了的思念尝试246
第13章从比赛中教到的:数据败事战模型评价247
13.1Claudia做为数据迷疑家的知识规划247
13.1.1尾席数据迷疑家的糊心248
13.1.2做为1位女数据迷疑家248
13.2数据收挖比赛249
13.3怎样成为杰出的建模者250
13.4数据败事250
13.4.1市场猜测251
13.4.2亚马逊案例进建:脱脚阔气的从瞅251
13.4.3珠宝抽样题目成绩251
13.4.4IBM 客户锁定252
13.4.5乳腺癌检测253
13.4.6猜测肺炎253
13.5怎样躲免数据败事254
13.6模型评价255
13.6.1真正在度告慢吗256
13.6.2几率的告慢性,没有少短0 即1256
13.7怎样拔取算法259
13.8终了1个例子259
13.9临别感行260
第14章数据工程:MapReduce、Pregel、Hofferoop261
14.1闭于Dpbumionhoffer Crawshaw262
14.2思念尝试262
14.3MapReduce263
14.4单词频次题目成绩264
14.5其他MapReduce案例267
14.6Pregel268
14.7闭于Josh Wills269
14.8思念尝试269
14.9给数据迷疑家的话269
14.9.1数据歉富战数据歉裕270
14.9.2策绘模型270
14.10算算Hofferoop的经济账270
14.10.1Hofferoop简介271
14.10.2Cloudera271
14.11Josh 的办事流程272
14.12怎样下脚利用Hofferoop272
第15章听听教死们怎样道273
15.1沉正在历程273
15.2没有再简单274
15.3拆救之脚275
15.4殊途同回277
15.5逢山开路,逢火架桥279
15.6做品隐现279
第16章下1代数据迷疑家、骄傲狂战职业德行281
16.1后里皆讲了些甚么281
16.2甚么是数据迷疑(再问1次)282
16.3谁是下1代的数据迷疑家283
16.3.1成为处理题目成绩的人284
16.3.2培养栽种擢降硬技巧本领284
16.3.3成为提问者285
16.4做1个有德行感的数据迷疑家286
16.5对于职业死计的倡议289 (责任编辑:admin)
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