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
[美] 桑迪 · 里扎,[美] 于里 · 莱瑟森,[英] 肖恩 · 欧文,[美] 乔希 · 威尔斯
作为计算框架,Spark速度快,开发简单,能同时兼顾批处理和实时数据分析,因此很快被广大企业级用户所采纳,并随着近年人工智能的崛起而成为分析和挖掘大数据的重要得力工具。 本书由业内知名数据科学家执笔,通过丰富的示例展示了如何结合Spark、统计方法和真实世界数据集来解决数据分析问题,既涉及模... 详情
豆瓣评分: 0.0分 发布时间: 2019年6月15日 18:57
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