具体描述
你只要具备基本的数学能力，以及程式设计的基础，本书就可以帮你在遇到相关的数学与统计知识时，不至于感到害怕，而且还能让你学会一个资料科学家所需具备的相关骇客技术。如今到处充斥着各种杂乱的数据资料，其中包含许多问题的解答，但也有很多微妙之处，甚至连问题本身都还没被提出来过。如果你真心想要挖掘问题的解答，本书将可以提供你一些相关的知识。
．首先来一堂Python速成班
．学习线性代数、统计、机率的基础知识——并学会何时、如何在资料科学领域中灵活运用这些知识
．搜集、探索、清理、转换、处理各种数据资料
．深入理解机器学习的基础
．灵活运用像是k最近邻、单纯贝氏、线性与逻辑回归、决策树、神经网路、集群等种种模型
．探讨推荐系统、自然语言处理、网路分析、MapReduce与资料库的相关知识
好评推荐
「Joel带领我们领略探索资料科学，让我们从一般的好奇心，进入到更深入的理解，并学会所有资料科学家都应该知道的各种实用演算法。」 —— Rohit Sivaprasad, Soylent公司资料科学家
「对于想要了解机器学习的工程师而言，这是一本奠定基础的最佳入门书。」 -- Tom Marthaler, Amazon专案经理
「要将资料科学的概念转换为程式码并不容易，这本书让它变简单了。」 -- William Cox, Grubhub机器学习工程师
著者信息
Joel Grus
是Allen人工智慧研究所的研究工程师。之前曾在Google担任软体工程师，并在多家新创公司担任资料科学家。目前他住在西雅图，愉快地从事着资料科学方面的工作。
个人部落格：joelgrus.com
推特：@joelgrus
图书目录
第2章 Python速成班
第3章 资料视觉化
第4章 线性代数
第5章 统计学
第6章 机率
第7章 假设与推论
第8章 梯度递减
第9章 取得资料
第10章 处理资料
第11章 机器学习
第12章 k最近邻
第13章 单纯贝氏
第14章 简单线性回归
第15章 多元回归
第16章 逻辑回归
第17章 决策树
第18章 神经网路
第19章 深度学习
第20章 集群
第21章 自然语言处理
第22章 网路分析
第23章 推荐系统
第24章 资料库与SQL
第25章 MapReduce
第26章 资料道德规范
第27章 勇往直前，资料科学做就对了
图书序言
图书试读
用户评价
这本书的封面设计非常有吸引力，简洁的配色和清晰的字体，一眼就能感受到它传递出的专业与严谨。拿到手之后，纸张的质感也很不错，翻阅起来很舒服，即便长时间阅读也不会感到疲惫。我最看重的是一本书的“体感”，也就是它给我带来的整体印象和使用体验，而这本《Data Science from Scratch》在这方面做得相当到位。光是它厚实的重量，就充满了知识的沉甸甸的实在感。当我开始阅读时，最先吸引我的是它的章节安排，逻辑清晰，循序渐进，仿佛一位经验丰富的导师，耐心地引领我一步步探索数据科学的奥秘。每一章的开头都点明了主题，并且在内容阐述上，作者并没有一开始就陷入晦涩难懂的数学公式，而是从最基础的概念入手，用通俗易懂的语言进行解释，这对于我这种初学者来说，无疑是巨大的福音。我特别喜欢它在介绍新概念时，会穿插一些简单的例子，让我能够立刻理解抽象的理论是如何在实际中应用的，这大大增强了我的学习动力。
评分作为一个对数据科学充满好奇但又苦于无从下手的人，这本书就像是一盏指路明灯。我一直觉得，学习任何一门技术，尤其是像数据科学这样涉及多个领域交叉的学科，如果一开始就接触到过于理论化、数学化的内容，很容易产生畏难情绪。但这本书在这方面做得非常出色。它在讲解算法和模型时，会先从其背后的核心思想讲起，然后再逐步深入到具体的实现细节，并且大量运用Python代码来展示，这对我来说非常直观。我尤其赞赏它在讲解一些经典算法时，并没有仅仅停留在“是什么”，而是花了很大功夫去解释“为什么是这样”。比如，在介绍机器学习模型时，它会详细阐述模型的工作原理，以及在不同场景下选择特定模型的考量因素。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我对数据科学有了更深刻的理解，不再是机械地复制代码，而是能够真正地思考和应用。
评分我之前尝试过一些数据科学相关的书籍，但往往因为内容过于零散或者晦涩，最终都浅尝辄止。这本书的出现，彻底改变了我的学习体验。它的内容组织非常具有匠心，将原本可能枯燥乏味的数据科学知识，通过生动的语言和丰富的实例，变得鲜活起来。让我印象深刻的是，作者在讲解每一个主题时，都会将理论知识与实践操作紧密结合，并且始终围绕着“如何用Python从零开始实现”这个核心展开。这种“scratch”的学习方式，让我有机会深入了解每一个算法和模型的内在机制，而不是仅仅调用现成的库函数。每次看到自己亲手写出的代码能够运行起来，并且得到预期的结果时，那种满足感是无与伦比的。这本书就像是一份详细的“食谱”，教我如何一步步地从基础食材（数据）加工出美味佳肴（数据洞察）。
评分这本书的叙述方式充满了作者的热情和耐心，读起来感觉像是在跟一位循循善诱的朋友交流。作者非常注重知识的系统性和连贯性，不会出现内容断裂或者前后矛盾的情况。每次读完一个章节，都会感觉自己对某个方面有了更扎实的掌握，并且为学习接下来的内容做好了充分的准备。我特别喜欢它在讲解一些复杂概念时，会采用多种方式进行解释，比如图示、类比，以及代码示例，确保读者能够从不同的角度去理解。而且，书中的代码实现都非常干净、简洁，遵循了良好的编程实践，这不仅有助于我理解算法本身，也能够潜移默化地提升我的Python编程能力。偶尔在遇到不懂的地方，翻看前面的内容或者后面的补充说明，总能找到线索，这种严谨的编排，让人学起来非常踏实，也很有成就感。
评分从这本书的装帧设计就能看出其用心程度，简洁大方的封面，内部排版也十分规整，字体大小适中，行距舒适，即使是长时间阅读，眼睛也不会感到疲劳。我特别喜欢它在讲解具体的技术点时，会穿插一些历史背景或者相关的应用案例，这让我在学习技术的同时，也能感受到数据科学的魅力和价值。它并没有回避一些相对复杂的概念，但同时又以一种非常易于理解的方式进行阐述，并且始终强调“从零开始”的理念。这意味着，即使你没有任何基础，只要愿意付出努力，也能够通过这本书逐步掌握数据科学的核心知识和技能。我曾因为某个算法的原理感到困惑，翻回前面章节的解释，或者查看后面的附录，总能找到我需要的答案，这种知识体系的完整性，是我非常看重的。
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