Jake VanderPlas
本书是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章,每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始,它们提供了数据科学家需要的计算环境;第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy,它可以用Python高效地存储和... 详情
豆瓣评分: 9.2分 发布时间: 2019年6月15日 18:43
Dimitri P. Bertsekas,John N. Tsitsiklis
本书是在MIT开设概率论入门课程的基础上编写的,内容全面,例题和习题丰富,结构层次性强,能够满足不同读者的需求。书中介绍了概率模型、离散随机变量和连续随机变量、多元随机变量以及极限理论等概率论基本知识,还介绍了矩母函数、条件概率的现代定义、独立随机变量的和、最小二乘估计等高级内容。 本书可作... 详情
豆瓣评分: 9.1分 发布时间: 2019年10月30日 09:39
刘鹏,王超
计算广告是一项新兴的研究课题,它涉及大规模搜索和文本分析、信息获取、统计模型、机器学习、分类、优化以及微观经济学等诸多领域的知识。本书从实践出发,系统地介绍计算广告的产品、问题、系统和算法,并且从工业界的视角对这一领域具体技术的深入剖析。 本书立足于广告市场的根本问题,从计算广告各个阶段所遇到... 详情
豆瓣评分: 8.7分 发布时间: 2019年6月17日 15:40
Wes McKinney
【名人推荐】 “科学计算和数据分析社区已经等待这本书很多年了:大量具体的实践建议,以及大量综合应用方法。本书在未来几年里肯定会成为Python领域中技术计算的权威指南。” ——Fernando Pérez 加州大学伯克利分校 研究科学家, IPython的创始人之一 【内容简介】 还在苦苦寻觅... 详情
豆瓣评分: 8.5分 发布时间: 2019年6月17日 17:26
[美] Holden Karau,[美] Andy Konwinski,[美] Patrick Wendell,[加] Matei Zaharia
豆瓣评分: 7.9分 发布时间: 2019年6月15日 18:59
[澳] Robert Layton
本书作为数据挖掘入门读物,介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法,通过循序渐进地讲解算法,带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式,呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果,如何使用亲和性分析方法推荐电影,如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘,等等... 详情
豆瓣评分: 7.6分 发布时间: 2019年6月15日 18:44
[英] 乔治 • 博克斯(George E.P. Box)
乔治·博克斯(1919—2013)是二十世纪下半叶的统计学大师之一,在实验设计、时间序列分析、统计控制和贝叶斯推断等方面做出了重要贡献,深刻影响了统计学、工程学、化学、经济学和环境科学等领域的理论和实践。本书是他在晚年所写的回忆录,其中回想了他的成长经历以及偶然踏上统计学家生涯并从产业界走向学... 详情
豆瓣评分: 7.5分 发布时间: 2019年6月15日 11:44