具體描述
你隻要具備基本的數學能力，以及程式設計的基礎，本書就可以幫你在遇到相關的數學與統計知識時，不至於感到害怕，而且還能讓你學會一個資料科學傢所需具備的相關駭客技術。如今到處充斥著各種雜亂的數據資料，其中包含許多問題的解答，但也有很多微妙之處，甚至連問題本身都還沒被提齣來過。如果你真心想要挖掘問題的解答，本書將可以提供你一些相關的知識。
．首先來一堂Python速成班
．學習綫性代數、統計、機率的基礎知識——並學會何時、如何在資料科學領域中靈活運用這些知識
．搜集、探索、清理、轉換、處理各種數據資料
．深入理解機器學習的基礎
．靈活運用像是k最近鄰、單純貝氏、綫性與邏輯迴歸、決策樹、神經網路、集群等種種模型
．探討推薦係統、自然語言處理、網路分析、MapReduce與資料庫的相關知識
好評推薦
「Joel帶領我們領略探索資料科學，讓我們從一般的好奇心，進入到更深入的理解，並學會所有資料科學傢都應該知道的各種實用演算法。」 —— Rohit Sivaprasad, Soylent公司資料科學傢
「對於想要瞭解機器學習的工程師而言，這是一本奠定基礎的最佳入門書。」 -- Tom Marthaler, Amazon專案經理
「要將資料科學的概念轉換為程式碼並不容易，這本書讓它變簡單瞭。」 -- William Cox, Grubhub機器學習工程師
著者信息
Joel Grus
是Allen人工智慧研究所的研究工程師。之前曾在Google擔任軟體工程師，並在多傢新創公司擔任資料科學傢。目前他住在西雅圖，愉快地從事著資料科學方麵的工作。
個人部落格：joelgrus.com
推特：@joelgrus
圖書目錄
第2章 Python速成班
第3章 資料視覺化
第4章 綫性代數
第5章 統計學
第6章 機率
第7章 假設與推論
第8章 梯度遞減
第9章 取得資料
第10章 處理資料
第11章 機器學習
第12章 k最近鄰
第13章 單純貝氏
第14章 簡單綫性迴歸
第15章 多元迴歸
第16章 邏輯迴歸
第17章 決策樹
第18章 神經網路
第19章 深度學習
第20章 集群
第21章 自然語言處理
第22章 網路分析
第23章 推薦係統
第24章 資料庫與SQL
第25章 MapReduce
第26章 資料道德規範
第27章 勇往直前，資料科學做就對瞭
圖書序言
圖書試讀
用戶評價
作為一個對數據科學充滿好奇但又苦於無從下手的人，這本書就像是一盞指路明燈。我一直覺得，學習任何一門技術，尤其是像數據科學這樣涉及多個領域交叉的學科，如果一開始就接觸到過於理論化、數學化的內容，很容易産生畏難情緒。但這本書在這方麵做得非常齣色。它在講解算法和模型時，會先從其背後的核心思想講起，然後再逐步深入到具體的實現細節，並且大量運用Python代碼來展示，這對我來說非常直觀。我尤其贊賞它在講解一些經典算法時，並沒有僅僅停留在“是什麼”，而是花瞭很大功夫去解釋“為什麼是這樣”。比如，在介紹機器學習模型時，它會詳細闡述模型的工作原理，以及在不同場景下選擇特定模型的考量因素。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我對數據科學有瞭更深刻的理解，不再是機械地復製代碼，而是能夠真正地思考和應用。
评分這本書的封麵設計非常有吸引力，簡潔的配色和清晰的字體，一眼就能感受到它傳遞齣的專業與嚴謹。拿到手之後，紙張的質感也很不錯，翻閱起來很舒服，即便長時間閱讀也不會感到疲憊。我最看重的是一本書的“體感”，也就是它給我帶來的整體印象和使用體驗，而這本《Data Science from Scratch》在這方麵做得相當到位。光是它厚實的重量，就充滿瞭知識的沉甸甸的實在感。當我開始閱讀時，最先吸引我的是它的章節安排，邏輯清晰，循序漸進，仿佛一位經驗豐富的導師，耐心地引領我一步步探索數據科學的奧秘。每一章的開頭都點明瞭主題，並且在內容闡述上，作者並沒有一開始就陷入晦澀難懂的數學公式，而是從最基礎的概念入手，用通俗易懂的語言進行解釋，這對於我這種初學者來說，無疑是巨大的福音。我特彆喜歡它在介紹新概念時，會穿插一些簡單的例子，讓我能夠立刻理解抽象的理論是如何在實際中應用的，這大大增強瞭我的學習動力。
评分這本書的敘述方式充滿瞭作者的熱情和耐心，讀起來感覺像是在跟一位循循善誘的朋友交流。作者非常注重知識的係統性和連貫性，不會齣現內容斷裂或者前後矛盾的情況。每次讀完一個章節，都會感覺自己對某個方麵有瞭更紮實的掌握，並且為學習接下來的內容做好瞭充分的準備。我特彆喜歡它在講解一些復雜概念時，會采用多種方式進行解釋，比如圖示、類比，以及代碼示例，確保讀者能夠從不同的角度去理解。而且，書中的代碼實現都非常乾淨、簡潔，遵循瞭良好的編程實踐，這不僅有助於我理解算法本身，也能夠潛移默化地提升我的Python編程能力。偶爾在遇到不懂的地方，翻看前麵的內容或者後麵的補充說明，總能找到綫索，這種嚴謹的編排，讓人學起來非常踏實，也很有成就感。
评分我之前嘗試過一些數據科學相關的書籍，但往往因為內容過於零散或者晦澀，最終都淺嘗輒止。這本書的齣現，徹底改變瞭我的學習體驗。它的內容組織非常具有匠心，將原本可能枯燥乏味的數據科學知識，通過生動的語言和豐富的實例，變得鮮活起來。讓我印象深刻的是，作者在講解每一個主題時，都會將理論知識與實踐操作緊密結閤，並且始終圍繞著“如何用Python從零開始實現”這個核心展開。這種“scratch”的學習方式，讓我有機會深入瞭解每一個算法和模型的內在機製，而不是僅僅調用現成的庫函數。每次看到自己親手寫齣的代碼能夠運行起來，並且得到預期的結果時，那種滿足感是無與倫比的。這本書就像是一份詳細的“食譜”，教我如何一步步地從基礎食材（數據）加工齣美味佳肴（數據洞察）。
评分從這本書的裝幀設計就能看齣其用心程度，簡潔大方的封麵，內部排版也十分規整，字體大小適中，行距舒適，即使是長時間閱讀，眼睛也不會感到疲勞。我特彆喜歡它在講解具體的技術點時，會穿插一些曆史背景或者相關的應用案例，這讓我在學習技術的同時，也能感受到數據科學的魅力和價值。它並沒有迴避一些相對復雜的概念，但同時又以一種非常易於理解的方式進行闡述，並且始終強調“從零開始”的理念。這意味著，即使你沒有任何基礎，隻要願意付齣努力，也能夠通過這本書逐步掌握數據科學的核心知識和技能。我曾因為某個算法的原理感到睏惑，翻迴前麵章節的解釋，或者查看後麵的附錄，總能找到我需要的答案，這種知識體係的完整性，是我非常看重的。
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