《精通数据科学：从线性回归到深度学习》配套代码

《精通数据科学：从线性回归到深度学习》一书的配套代码和数据

建议对Python比较熟悉的读者参考feature_pep_8分支上的代码，因为后者更加工整，符合PEP 8的规范。

本书还配套免费的视频课程，观看地址为：

• 网易云课堂

如果大家对本书有赞赏、建议、批评之声，请在豆瓣上留下你们的看法，再次谢谢大家。

作者想说的话

鉴于本书已不再印刷，现在将电子版上传至此，供大家下载。

本书的最终销量稳定在3万本，算是一个不错的成绩。然而，就内容质量而言，似乎配得上更高的销量。

目录

• 第1章 数据科学概述

  • 1.1　挑战
  • 1.2　机器学习
  • 1.3　统计模型
  • 1.4　关于本书

• 第2章 Python安装指南与简介：告别空谈

  • 2.1　Python简介
  • 2.2　Python安装
  • 2.3　Python上手实践
  • 2.4　本章小结

• 第3章 数学基础：恼人但又不可或缺的知识

  • 3.1　矩阵和向量空间
  • 3.2　概率：量化随机
  • 3.3　微积分
  • 3.4　本章小结

• 第4章 线性回归：模型之母

  • 4.1　一个简单的例子
  • 4.2　上手实践：模型实现
  • 4.3　模型陷阱
  • 4.4　模型持久化
  • 4.5　本章小结

• 第5章 逻辑回归：隐藏因子

  • 5.1　二元分类问题：是与否
  • 5.2　上手实践：模型实现
  • 5.3　评估模型效果：孰优孰劣
  • 5.4　多元分类问题：超越是与否
  • 5.5　非均衡数据集
  • 5.6　本章小结

• 第6章 工程实现：计算机是怎么算的

  • 6.1　算法思路：模拟滚动
  • 6.2　数值求解：梯度下降法
  • 6.3　上手实践：代码实现
  • 6.4　更优化的算法：随机梯度下降法
  • 6.5　本章小结

• 第7章 计量经济学的启示：他山之石

  • 7.1　定量与定性：变量的数学运算合理吗
  • 7.2　定性变量的处理
  • 7.3　定量变量的处理
  • 7.4　显著性
  • 7.5　多重共线性：多变量的烦恼
  • 7.6　内生性：变化来自何处
  • 7.7　本章小结

• 第8章 监督式学习： 目标明确

  • 8.1　支持向量学习机
  • 8.2　核函数
  • 8.3　决策树
  • 8.4　树的集成
  • 8.5　本章小结

• 第9章 生成式模型：量化信息的价值

  • 9.1　贝叶斯框架
  • 9.2　朴素贝叶斯
  • 9.3　判别分析
  • 9.4　隐马尔可夫模型
  • 9.5　本章小结

• 第10章 非监督学习：聚类与降维

  • 10.1　K-means
  • 10.2　其他聚类模型
  • 10.3　Pipeline
  • 10.4　主成分分析
  • 10.5　奇异值分解
  • 10.6　本章小结

• 第11章 分布式机器学习：集体力量

  • 11.1　Spark简介
  • 11.2　最优化问题的分布式解法
  • 11.3　大数据模型的两个维度
  • 11.4　开源工具的另一面
  • 11.5　本章小结

• 第12章 神经网络：模拟人的大脑

  • 12.1　神经元
  • 12.2　神经网络
  • 12.3　反向传播算法
  • 12.4　提高神经网络的学习效率
  • 12.5　本章小结

• 第13章 深度学习：继续探索

  • 13.1　利用神经网络识别数字
  • 13.2　卷积神经网络
  • 13.3　其他深度学习模型
  • 13.4　本章小结

代码说明

针对技术书籍，最好的阅读方法是对照每一章的示例代码，动手实现所讨论的模型。这样会极大加深自己对模型的理解和实践能力，否则就会像读小说一样，阅读时感觉不错，但实际使用时就无从下手了。

若想要使用这份代码，请先按照本书第2章和第11章的指南，安装相关的开源软件。

需要注意的是，为了节省篇幅、突出重点，正文中所展示的代码是基于Linux系统下的Python 2.7，而配套代码则兼容Python 3和Windows系统。