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数据有道 数据分析+图论与网络+微课+Python编程 版权信息
- ISBN：9787302671572
- 条形码：9787302671572 ; 978-7-302-67157-2
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
数据有道 数据分析+图论与网络+微课+Python编程 本书特色
这是一本前所未见的数据入门书，颜值极高。姜伟生博士自谦“小镇做题家”，实际上他是国际著名金融企业的金融科技专家。很难想象一位以“术数”为业的金融家具备如此彻底的分享动机，同时，姜博士有着卓越的艺术品位和设计能力，不仅承担了这套书的精深内容，更承担了全系图书的整体设计。希望读者从枯燥的常规数学书中解脱出来，赏心悦目地慢慢走入缤纷的AI宇宙。
数据有道 数据分析+图论与网络+微课+Python编程 内容简介
本书是“鸢尾花数学大系——从加减乘除到机器学习”丛书的第三板块(实践板块)中的一本关于数据科学的分册。“实践”这个板块，我们将会把学到的编程、可视化，特别是数学工具应用到具体的数据科学、机器学习算法中，并在实践中加深对这些工具的理解。
本书可以归纳为7大板块——数据说、数据处理、时间数据、图论基础、图的分析、图与矩阵、图论实践。这7个板块(共25章内容)都紧紧围绕一个主题——数据！
本书以数据为名，以好奇心和疑问为驱动，主动使用“编程+可视化+数学”工具进行探索。本书将会回顾鸢尾花书前五本主要的工具，让大家对很多概念从似懂非懂变成如数家珍；同时，我们还会掌握更多工具，用来扩展大家的知识网络。
依照惯例，本书提供代码和视频教学。
本书读者群包括数据科学从业者、大数据从业者、高级数据分析师、机器学习开发者、计算机图形学研究者等。
数据有道 数据分析+图论与网络+微课+Python编程 目录
绪论 1
**板块 综述5
第 1章 万物皆数 7
1.1 万物皆数：从矩阵说起 8
1.2 数据分类：定量 ( 连续、离散 ) 、定性 ( 定类、定序 ) 14
1.3 机器学习：四大类算法 17
1.4 特征工程：提取、转换、构建数据 21
第2板块 数据处理23
第 2章 缺失值 25
2.1 是不是缺了几个数？ 26
2.2 可视化缺失值位置 30
2.3 处理缺失值：删除 34
2.4 单变量插补 37
2.5 k 近邻插补 39
2.6 多变量插补 41
第 3章 离群值 43
3.1 这几个数有点不合群？ 44
3.2 直方图：单一特征分布 46
3.3 散点图：成对特征分布 49
3.4 QQ 图：分位数 - 分位数 51
3.5 箱型图：上界、下界之外样本 54
3.6 Z 分数：样本数据标准化 55
3.7 马氏距离和其他方法 57
第4章 数据转换 63
4.1 数据转换 64
4.2 中心化：去均值 65
4.3 标准化：Z 分数 69
4.4 归一化：取值在 0 和 1 之间 71
4.5 广义幂转换 72
4.6 经验累积分布函数 74
4.7 插值 79
第 5章 数据距离 91
5.1 怎么又聊距离？ 92
5.2 欧氏距离：*常见的距离 94
5.3 标准化欧氏距离：考虑标准差 96
5.4 马氏距离：考虑标准差和相关性 99
5.5 城市街区距离：L1 范数 101
5.6 切比雪夫距离：L ∞范数 102
5.7 闵氏距离：Lp 范数 103
5.8 距离与亲近度 104
5.9 成对距离、成对亲近度 108
5.10 协方差矩阵，为什么无处不在？ 110
第3板块 时间数据127
第6 时间数据 129
6.1 时间序列数据 130
6.2 处理时间序列缺失值 133
6.3 从时间数据中发现趋势 135
6.4 时间序列分解 138
6.5 时间数据讲故事 143
第 7章 移动窗口 157
7.1 移动窗口 158
7.2 移动波动率 162
7.3 相关性 165
7.4 回归系数 166
7.5 指数加权移动平均 167
7.6 EWMA 波动率 169
第 8章 随机过程入门 175
8.1 布朗运动：来自花粉颗粒无规则运动 176
8.2 无漂移布朗运动 180
8.3 漂移布朗运动：确定 随机 182
8.4 具有一定相关性的布朗运动 185
8.5 几何布朗运动 188
8.6 股价模拟 190
8.7 相关股价模拟 193
第 9章 高斯过程 197
9.1 高斯过程原理 198
9.2 协方差矩阵 202
9.3 分块协方差矩阵 206
9.4 后验 206
9.5 噪声 210
9.6 核函数 211
第4板块 图论基础223
第 10章 图论入门 225
10.1 什么是图？ 226
10.2 图和几何 233
10.3 图和矩阵 234
10.4 图和机器学习 236
10.5 NetworkX 241
第 11章 无向图 243
11.1 无向图：边没有方向 244
11.2 自环：节点到自身的边 248
11.3 同构：具有等价关系的图 250
11.4 多图：同一对节点存在不止一条边 253
11.5 子图：图的一部分 254
11.6 有权图：边自带权重 256
第 12章 有向图 261
12.1 有向图：边有方向 262
12.2 出度、入度 265
12.3 邻居：上家、下家 266
12.4 有向多图：平行边 267
12.5 三元组：三个节点的 16 种关系 269
12.6 NetworkX 创建图 273
第 13章 图的可视化 281
13.1 节点位置 282
13.2 节点装饰 286
13.3 边装饰 289
13.4 分别绘制节点和边 291
第5板块 图的分析299
第 14章 常见图 301
14.1 常见图类型 302
14.2 完全图 303
14.3 二分图 307
14.4 正则图 310
14.5 树 311
14.6 柏拉图图 315
第 15章 从路径说起 321
15.1 通道、迹、路径、回路、环 322
15.2 常见路径问题 333
15.3 *短路径问题 334
15.4 欧拉路径 339
15.5 哈密尔顿路径 339
15.6 推销员问题 340
第 16章 连通性 343
16.1 连通性 344
16.2 连通分量 349
16.3 强连通、弱连通：有向图 352
16.4 桥 353
第 17章 图的分析 357
17.1 度分析 358
17.2 距离度量 363
17.3 中心性 372
17.4 图的社区 380
第6板块 图与矩阵 383
第 18章 从图到矩阵 385
18.1 无向图到邻接矩阵 386
18.2 有向图到邻接矩阵 397
18.3 传球问题 399
18.4 邻接矩阵的矩阵乘法 406
18.5 特征向量中心性 409
第 19章 成对度量矩阵 413
19.1 成对距离矩阵 414
19.2 亲近度矩阵：高斯核函数 420
19.3 相关性系数矩阵 424
第 20章 转移矩阵 429
20.1 再看邻接矩阵 430
20.2 转移矩阵：可能性 435
20.3 有向图 436
20.4 马尔可夫链 442
第 21章 其他矩阵 449
21.1 图中常见矩阵 450
21.2 关联矩阵 450
21.3 度矩阵 462
21.4 拉普拉斯矩阵 464
第7板块 图论实践 475
第 22章 树 477
22.1 树 478
22.2 *近共同祖先 484
22.3 *小生成树 485
22.4 决策树：分类算法 487
22.5 层次聚类 490
22.6 树形图：聚类算法 496
第 23章 数据聚类 499
23.1 数据聚类 500
23.2 距离矩阵 502
23.3 相似度 504
23.4 无向图 506
23.5 拉普拉斯矩阵 507
23.6 特征值分解 509
第 24章 PageRank算法 513
24.1 PageRank 算法 514
24.2 线性方程组 522
24.3 幂迭代 526
第 25章 社交网络分析 533
25.1 社交网络分析 534
25.2 度分析 536
25.3 图距离 538
25.4 中心性 542
25.5 社区结构 547
展开全部
数据有道 数据分析+图论与网络+微课+Python编程 作者简介
姜伟生 博士 FRM。 勤奋的小镇做题家，热爱知识可视化和开源分享。自2022年8月开始，在GitHub上开源“鸢尾花书”学习资源，截至2024年5月，已经分享5000多页PDF、5000多幅矢量图、约3000个代码文件，全球读者数以万计，GitHub全球排名TOP100。
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