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數據科學基礎/大數據與人工智能系列 版權信息
- ISBN：9787300293202
- 條形碼：9787300293202 ; 978-7-300-29320-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數據科學基礎/大數據與人工智能系列 內容簡介
本書將通過具有中國特色的具體案例來講授Python編程的基本語法規則，并通過Python語言來介紹數據科學的基本內容以及數據分析方法的基本思想。內容分為兩部分，部分介紹Python編程的基本概念，包括常用表達式、數據類型、表格處理、數據可視化等；第二部分結合Python語言介紹數據分析方法的基本思想，比如假設檢驗、置信區間、參數估計、線性回歸、分類問題等。
數據科學基礎/大數據與人工智能系列 目錄
**章引言/1
1．1什么是大數據/2
1．2什么是數據科學/2
1．3教學內容和目的/3
第二章因果推斷/4
2．1觀察性數據/5
2．2隨機化雙盲試驗/9
2．3隨機化試驗的其他例子/13
2．4結論/14
第三章Python入門/15
3．1Python安裝指南/15
3．2表達式/16
3．3數值類型/19
3．4字符串/23
3．5賦值語句/28
3．6其他運算符/35
3．7調用函數/42
3．8結論/47
第四章復雜數據類型/48
4．1列表/49
4．2元組/56
4．3字典/57
4．4數組/60
第五章復雜代碼組/66
5．1條件語句/69
5．2循環語句/73
5．3函數/85
第六章表格處理/92
6．1模擬數據/96
6．2案例1：1812年俄法戰爭數據/107
6．3案例2：2010年中國人口普查資料/111
第七章數據可視化/118
7．1基礎語法/118
7．2散點圖和折線圖/119
7．3柱狀圖、餅圖、箱線圖和概率圖/140
第八章概率、條件概率及貝葉斯公式/149
8．1概率/149
8．2條件概率/151
8．3貝葉斯公式/155
8．4隨機變量和概率分布/158
第九章經驗分布/166
9．1總體概率分布的直方圖/166
9．2經驗分布的直方圖/167
9．3大數定律/171
9．4總體/174
9．5從總體中抽樣及樣本的經驗分布/177
9．6參數/179
9．7模擬統計量/180
9．8案例1：NBA周明星球員的年齡/182
9．9案例2：估計敵軍飛機的數量/185
第十章假設檢驗/191
10．1案例1：第十二屆全國人民代表大會少數民族人大代表比例問題/191
10．2案例2：孟德爾的豌豆花/199
10．3案例3：某附屬中學學生的平均分數/202
10．4錯誤概率/204
10．5簡單的假設檢驗/206
第十一章參數估計/216
11．1百分位數/216
11．2自助法/222
11．3置信區間/233
第十二章均值與中心極限定理/239
12．1均值的定義/239
12．20/1數據的均值是數據中1的比例/240
12．3均值和直方圖/241
12．4一些例子/244
12．5數據波動性/247
12．6標準差和正態曲線/252
12．7中心極限定理/258
12．8樣本均值的波動/263
12．9樣本均值的中心極限定理/268
第十三章預測/271
13．1相關性/272
13．2回歸直線/279
13．3均方根誤差/287
第十四章回歸中的統計推斷/290
14．1回歸模型/290
14．2對于真實斜率的推斷/292
14．3對于散點圖的重抽樣/295
14．4預測的波動性/304
14．5總結/306
第十五章機器學習常用方法/308
15．1回歸模型/308
15．2分類方法/321
15．3非監督學習——聚類/325
1．1什么是大數據/2
1．2什么是數據科學/2
1．3教學內容和目的/3
第二章因果推斷/4
2．1觀察性數據/5
2．2隨機化雙盲試驗/9
2．3隨機化試驗的其他例子/13
2．4結論/14
第三章Python入門/15
3．1Python安裝指南/15
3．2表達式/16
3．3數值類型/19
3．4字符串/23
3．5賦值語句/28
3．6其他運算符/35
3．7調用函數/42
3．8結論/47
第四章復雜數據類型/48
4．1列表/49
4．2元組/56
4．3字典/57
4．4數組/60
第五章復雜代碼組/66
5．1條件語句/69
5．2循環語句/73
5．3函數/85
第六章表格處理/92
6．1模擬數據/96
6．2案例1：1812年俄法戰爭數據/107
6．3案例2：2010年中國人口普查資料/111
第七章數據可視化/118
7．1基礎語法/118
7．2散點圖和折線圖/119
7．3柱狀圖、餅圖、箱線圖和概率圖/140
第八章概率、條件概率及貝葉斯公式/149
8．1概率/149
8．2條件概率/151
8．3貝葉斯公式/155
8．4隨機變量和概率分布/158
第九章經驗分布/166
9．1總體概率分布的直方圖/166
9．2經驗分布的直方圖/167
9．3大數定律/171
9．4總體/174
9．5從總體中抽樣及樣本的經驗分布/177
9．6參數/179
9．7模擬統計量/180
9．8案例1：NBA周明星球員的年齡/182
9．9案例2：估計敵軍飛機的數量/185
第十章假設檢驗/191
10．1案例1：第十二屆全國人民代表大會少數民族人大代表比例問題/191
10．2案例2：孟德爾的豌豆花/199
10．3案例3：某附屬中學學生的平均分數/202
10．4錯誤概率/204
10．5簡單的假設檢驗/206
第十一章參數估計/216
11．1百分位數/216
11．2自助法/222
11．3置信區間/233
第十二章均值與中心極限定理/239
12．1均值的定義/239
12．20/1數據的均值是數據中1的比例/240
12．3均值和直方圖/241
12．4一些例子/244
12．5數據波動性/247
12．6標準差和正態曲線/252
12．7中心極限定理/258
12．8樣本均值的波動/263
12．9樣本均值的中心極限定理/268
第十三章預測/271
13．1相關性/272
13．2回歸直線/279
13．3均方根誤差/287
第十四章回歸中的統計推斷/290
14．1回歸模型/290
14．2對于真實斜率的推斷/292
14．3對于散點圖的重抽樣/295
14．4預測的波動性/304
14．5總結/306
第十五章機器學習常用方法/308
15．1回歸模型/308
15．2分類方法/321
15．3非監督學習——聚類/325
展開全部
數據科學基礎/大數據與人工智能系列 作者簡介
朱利平，中國人民大學 “杰出學者”特聘教授、博士生導師，統計與大數據研究院副院長。國家重大人才工程入選者，長期從事復雜數據分析方法和理論的研究，在國際重要學術期刊發表論文70余篇。
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