掌握数据科学：从线性回归到深度学习

简介：
本书全面介绍了数据科学的基础知识与高级技术，涵盖了从线性回归到深度学习的核心概念和实践应用。适合初学者及进阶读者深入理解并运用数据分析方法解决实际问题。 数据科学是一门涵盖广泛的学科，它融合了统计分析、机器学习以及计算机科学的知识与技能。本课程旨在深入浅出地全面介绍这门学科的内容，并帮助学生掌握如scikit-learn、statsmodels、TensorFlow及Pyspark等开源工具的使用方法。 该课程分为四个部分共十八章节： 第一部分包括前三章，主要讲解数据科学研究的问题背景、常用编程语言Python及其所需的数学基础。 第二部分涵盖第四至第七章，重点讨论数据模型。内容涉及统计学中的经典线性回归和逻辑回归模型；用于估计模型参数的随机梯度下降法（这是实现工程的基础）；以及计量经济学中关于特征提取的方法及提升模型稳定性的策略。 第三部分由第八到第十五章构成，主要介绍算法模型即机器学习领域的核心内容。这部分分别阐述了监督式学习、生成式模型和非监督式学习的概念与应用。 第四部分则聚焦于数据科学的前沿领域——大数据与人工智能。其中第十章节将具体探讨大数据的相关知识和技术。