图书介绍
数据科学与数学建模PDF|Epub|txt|kindle电子书版本下载
- 郝志峰主编；李杨，刘小兰，廖芹副主编 著
- 出版社： 武汉：华中科技大学出版社
- ISBN：9787568049351
- 出版时间：2019
- 标注页数：162页
- 文件大小：16MB
- 文件页数：170页
- 主题词：数据模型－高等学校－教材
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图书目录
第1章 绪论1
1.1 数据科学概述1
1.2 数据科学的建模流程2
1.3 Python 语言开发环境与库入门6
第2章 回归模型13
2.1 概述13
2.2 线性回归13
2.3 线性回归案例18
2.4 逻辑回归24
2.5 逻辑回归案例28
第3章 聚类模型33
3.1 概述33
3.2 K-means聚类36
3.3 密度聚类41
3.4 层次聚类42
3.5 案例50
第4章 关联规则60
4.1 概述60
4.2 Apriori算法63
4.3 基于Apriori算法的改进算法66
4.4 FP-Growth算法68
4.5 关联规则案例71
第5章 决策树79
5.1 概述79
5.2 ID3算法81
5.3 C4.5 算法85
5.4 CART算法87
5.5 决策树的剪枝90
5.6 案例92
第6章 支持向量机102
6.1 概述102
6.2 线性支持向量机102
6.3 非线性支持向量机107
6.4 支持向量机的求解与多分类问题110
6.5 新闻文本分类案例111
6.6 scikit-learn库中的SVM114
第7章 贝叶斯网络116
7.1 概述116
7.2 朴素贝叶斯网络120
7.3 TAN贝叶斯网络125
7.4 无约束贝叶斯网络129
7.5 利用朴素贝叶斯网络进行垃圾邮件的过滤132
7.6 scikit-learn库中的Naive-Bayes分类135
第8章 深度学习137
8.1 概述137
8.2 多层感知机140
8.3 卷积神经网络147
8.4 循环神经网络150
8.5 构建卷积神经网络模型对CIFAR图片数据集分类152
8.6 TensorFlow的基本用法157
参考文献161