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『繁體書』Python數據分析基礎:包含數據挖掘和機器學習

書城自編碼: 3394390
分類:繁體書 →台灣書
作者: 阮敬
國際書號(ISBN): 9789577634467
出版社: 五南
出版日期: 2019-07-25
版次: 初版
頁數/字數: 592頁
書度/開本: 19x26x2.96cm

售價:HK$ 261.5

 

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內容簡介:
從統計學出發,最實用的Python工具書。
◆全書基於Python3.6.4編寫,兼容性高,為業界普遍使用之版本。
◆以簡明文字闡述替代複雜公式推導,力求降低學習門檻。
◆簡單易懂,理論完整,案例詳盡。
◆包含AI領域熱門的深度學習、神經網路及統計思維的數據分析,洞察市場先機。
Python,是當今大數據時代下最為流行的編程工具之一;資料分析,則是在科學研究中日益重視的環節。當開源語言的便利性,遇上統計思維的重要性,本書便應運而生。
本書從基礎統計學出發,是初學者的Python實用書籍。從統計學的視角和需求來寫Python的應用,有很多運用StatsModel和SciPy來進行統計分析的案例,對於具統計背景的人學習Python很有幫助!
針對當前人工智慧領域較為熱門的「深度學習」亦有所涉獵。介紹神經網路與深度學習的基本思想、架構及步驟,並利用TensorFlow架構工具解決實際案例。是一本適合對Python和統計學有興趣的讀者、相關研究者以及企業決策者的工具書。
關於作者:

阮敬

阮敬(1979.10),博士,教授,博士生導師。現任首都經濟貿易大學研究生院副院長,北京市豐台區政協委員。兼任中國消費者協會專家委員會委員、中國青年統計學家協會創始秘書長、中國現場統計研究會副秘書長兼經濟與金融統計分會副理事長、中國統計教育學會常務理事兼高等教育分會秘書長、中國商業統計學會常務理事兼數據科學與商業智慧分會學術委員會副主任、全國工業統計學教學研究會常務理事、北京大數據協會副秘書長等職。
近年來主持國家社科基金、教育部人文社科基金、北京市自然科學基金、北京市社科基金、留學人員擇優資助基金等科研項目和世界500強企業及大型國企、國家部委及北京市政府部門等橫向課題共50餘項。
在國內外公開發表論文50餘篇,出版專著、譯著和教材12部,先後14次榮獲國務院學位委員會全國應用統計專業學位研究生教育指導委員會優秀教育教學成果獎、全國統計科學研究優秀成果獎、北京市哲學社會科學優秀成果獎、北京市統計科學研究優秀成果獎、北京市優秀調查研究成果獎等科研和教學獎勵。本書曾入選「十三五全國統計規劃教材」。
目錄
第1版前言
第2版前言
Chapter01Python程式設計基礎
1.1Python系統組態
1.2Python基礎知識
1.2.1幫助
1.2.2識別字
1.2.3行與縮進
1.2.4變數與物件
1.2.5數字與運算式
1.2.6運算子
1.2.7字串
1.2.8日期和時間
1.3資料結構與序列
1.3.1列表
1.3.2元組
1.3.3字典
1.3.4集合
1.3.5推導式
1.4語句與控制流
1.4.1條件陳述式
1.4.2迴圈語句
1.5函數
1.5.1函數的參數
1.5.2全域變數與區域變數
1.5.3匿名函數
1.5.4遞迴和閉包
1.5.5柯里化與反柯里化
1.5.6常用的內建高階函數
1.6反覆運算器、生成器和裝飾器
1.6.1反覆運算器
1.6.2生成器
1.6.3裝飾器
Chapter02Python程式設計進階
2.1類
2.1.1聲明類
2.1.2方法
2.1.3屬性
2.1.4繼承
2.1.5特性
2.2異常捕獲與容錯處理
2.2.1錯誤和異常
2.2.2異常處理
2.3模組
2.4軟體套件
2.4.1軟體套件的組成與使用
2.4.2常用資料分析工具庫
2.5文件IO
2.6多核心平行計算
2.6.1多進程
2.6.2並行
Chapter03數據預處理
3.1numpy基礎
3.1.1向量
3.1.2陣列
3.1.4文件讀寫
3.2pandas基礎
3.2.1pandas的資料結構
3.2.2pandas的資料操作
Chapter04資料描述
4.1統計量
4.1.1集中趨勢
4.1.2離散程度
4.1.3分布形狀
4.2統計表
4.2.1統計表的基本要素
4.2.2統計表的編製
Chapter05統計圖形與視覺化
5.1matplotlib基本繪圖
5.1.1函數繪圖
5.1.2圖形基本設置
5.1.3物件導向繪圖
5.1.4繪圖樣式
5.2pandas基本繪圖
5.3基本統計圖形
5.3.1折線圖
5.3.2面積圖
5.3.3長條圖
5.3.4橫條圖
5.3.5龍捲風圖
5.3.6圓形圖
5.3.7階梯圖
5.3.8箱形圖
5.3.9小提琴圖
5.3.10散點圖
5.3.11氣泡圖
5.3.12六邊形箱形圖
5.3.13雷達座標圖
5.3.14輪廓圖
5.3.15調和曲線圖
5.3.16等高線圖
5.3.17極座標圖
5.3.18文字雲
5.3.19資料地圖
5.4其他繪圖工具
Chapter06簡單統計推斷
6.1簡單統計推斷的基本原理
6.1.1資料分布
6.1.2參數估計
6.1.3假設檢驗
6.2單總體參數的估計及假設檢驗
6.2.1單總體的參數估計
6.2.2單總體參數的假設檢驗
6.3兩總體參數的假設檢驗
6.3.1獨立樣本的假設檢驗
6.3.2成對樣本的假設檢驗
Chapter07方差分析
7.1方差分析的基本原理
7.2一元方差分析
7.2.1一元單因素方差分析
7.2.2一元多因素方差分析
7.3協方差分析
Chapter08非參數檢驗
8.1非參數檢驗的基本問題
8.2單樣本非參數檢驗
8.2.1中位數(平均值)的檢驗
8.2.2分布的檢驗
8.2.3連串檢定
8.3兩個樣本的非參數檢驗
8.3.1獨立樣本中位數比較的Wilcoxon秩和檢驗
8.3.2獨立樣本的分布檢驗
8.3.3成對(匹配)樣本中位數的檢驗
8.3.4兩樣本的連串檢定
8.4多個樣本的非參數檢驗
8.4.1多個樣本的分布檢驗
8.4.2獨立樣本位置的檢驗
Chapter09相關分析與關聯分析
9.1相關分析
9.1.1函數關係與相關關係
9.1.2簡單相關分析
9.1.3偏相關分析
9.1.4點二列相關分析
9.1.5非參數相關分析
9.2關聯分析
9.2.1基本概念與資料預處理
9.2.2Apriori演算法
9.2.3FP-growth演算法
Chapter10迴歸分析
10.1線性迴歸
10.1.1迴歸分析的基本原理
10.1.2一元線性迴歸
10.1.3多元線性迴歸
10.1.4含有定性引數的線性迴歸
10.2非線性迴歸
10.2.1可線性化的非線性分析
10.2.2非線性迴歸模型
10.3多項式迴歸
10.4分位數迴歸
Chapter11離散因變數模型
11.1線性機率模型
11.2二元選擇模型
11.2.1線性機率模型的缺陷與改進
11.2.2二元選擇模型的基本原理
11.2.3BINARYPROBIT模型
11.2.4BINARYLOGIT模型
11.3多重選擇模型
11.4計數模型
Chapter12主成分與因素分析
12.1數據降維
12.1.1資料降維的基本問題
12.1.2數據降維的基本原理
12.2主成分分析
12.2.1主成分分析的基本概念與原理
12.2.2主成分分析的基本步驟和過程
12.3因素分析
12.3.1因素分析的基本原理
12.3.2因素分析的基本步驟和過程
Chapter13列聯分析與對應分析
13.1列聯分析
13.1.1列聯表
13.1.2列聯表的分布
13.1.3χ2分布與χ2檢驗
13.1.4χ2分布的期望值準則
13.2對應分析
13.2.1對應分析的基本思想
13.2.2對應分析的步驟和過程
Chapter14聚類
14.1聚類的基本原理
14.1.1聚類的基本原則
14.1.2單一指標的系統聚類過程
14.1.3多指標的系統聚類過程
14.2聚類的步驟和過程
14.2.1系統聚類
14.2.2K-MEANS聚類
14.2.3DBSCAN聚類
Chapter15判別和分類
15.1判別和分類的基本思想
15.1.1判別
15.1.2分類
15.1.3效果評估
15.2常用判別方法和分類演算法
15.2.1距離判別和線性判別
15.2.2貝葉斯判別
15.2.3k-近鄰
15.2.4決策樹
15.2.5隨機森林
15.2.6支持向量機
Chapter16神經網路與深度學習
16.1神經網路
16.1.1基本概念與原理
16.1.2感知機
16.1.3多層神經網路
16.2深度學習
16.2.1基本概念與原理
16.2.2卷積神經網路
16.2.3Tensorflow
Chapter17時間序列分析
17.1時間序列的基本問題
17.1.1時間序列的組成部分
17.1.2時間序列的平穩性
17.2ARIMA模型的分析過程
17.2.1ARIMA模型
17.2.2ARMA模型的識別、估計與預測
附錄:各章圖形

 

 

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