精通数据科学_从线性回归到深度学习_试读样章

本书是全面讲解了数据科学的相关知识，从数学统计学，讲到机器学习、深度学习中用到的算法及模型，借鉴经济学视角给出模型的相关解释，深入探讨模型的可用性，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。版权内容提要序一序二前言资源与支持第1章　数据科学概述第2章　Python安装指南与简介：告别空谈第3章　数学基础：恼人但又不可或缺的知识第4章　线性回归：模型之母第5章　逻辑回归：隐藏因子第6章　工程实现：计算机是怎么算的第7章　计量经济学的启示：他山之石第8章　监督式学习：目标明确第9章　生成式模型：量化信息的价值第10章　非监督式学习：聚类与降维第11章　分布式