周老师这本书用来当教材确实不错,不过自学的话跟李航老师的《统计学习方法》来比,确实不够详细,但周老师的书广度上要更加广泛。
入门读物: 深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的,基本的内容都涉及了,说得也比较清楚,最后谈到了R是大加分。难易程度:非常易。 啤酒与尿布 (豆瓣) 通过案例来说事情,而且是最经典的例子。难易程度:非常易。 数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍,每章都解决一个具体的问题,甚至还有代码,对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度:易。 数学之美 (豆瓣) 这本书非常棒啦,入门读起来很不错! 数据分析: SciPy and NumPy (豆瓣) 这本书可以归类为数据分析书吧,因为numpy和
我是一个web前端开发者和rails程序员,计算机专业出身,掌握Python、Ruby、C、Java编程语言,具有较为扎实的计算机理论基础。 现在工作之外的时间里想学习一下数据分析或者数据挖掘。现在大数据这个词搞得蛮火的,不少公司也有在招聘数据分析员。 抱着「技多不压身」的想法我也想稍微学习一下。说不定以后的工作也会需要。我稍微了解了一下,数据分析最基础就是用excel来工作。不过我计算机专业出身的人,还是想通过用编程语言的方法来学习。听说R语言不错,我也稍微了解了一下。 不过现在要学数据分析的话,我可以从
我是一个web前端开发者和rails程序员,计算机专业出身,掌握Python、Ruby、C、Java编程语言,具有较为扎实的计算机理论基础。 现在工作之外的时间里想学习一下数据分析或者数据挖掘。现在大数据这个词搞得蛮火的,不少公司也有在招聘数据分析员。 抱着「技多不压身」的想法我也想稍微学习一下。说不定以后的工作也会需要。我稍微了解了一下,数据分析最基础就是用excel来工作。不过我计算机专业出身的人,还是想通过用编程语言的方法来学习。听说R语言不错,我也稍微了解了一下。 不过现在要学数据分析的话
总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书,有的适合入门,有的适合进阶,没有按照层次排列,先总结一下,等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的,不然不敢写,怕误人子弟 = =,持续更新ing~ 数据分析 实习的时候只会Matlab,公司小,没钱买正版,所以领导要我两星期把R学会,当时看的有这些书 1.R语言实战 评价:很好的入门书,从安装、入门、基本的统计分析,作图命令,以及常见的分类、回归、降维等方法都有写 推荐指数:五颗星 2.数据分析-R语言实战 评
最近读者数量增长了不少。有许多新读者留言,说自己想入门 Python 与数据科学,希望我能够推荐一些教材书籍。
总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书,有的适合入门,有的适合进阶,没有按照层次排列,先总结一下,等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的,不然不敢写,怕误人子弟 = = 数据分析篇 实习的时候只会Matlab,公司小,没钱买正版,所以领导要我两星期把R学会,当时看的有这些书 1.R语言实战 https://book.douban.com/subject/20382244/ 评价:很好的入门书,从安装、入门、基本的统计分析,作图命令,以及常见的分类、回
上次我们发书单时,有身在国外的读者提出电子书的需求。如今,电子设备和移动互联网为阅读和学习提供了极大的便利性,电子书有了全新体验。因此本文提供了这5本书的亚马逊电子书链接,希望对你有所帮助。(还有优惠活动正在进行中哦!)
大数据文摘作品 编译:Rita、黄文畅、云舟 反思通常是一件有益的事,对程序员来说就更是如此。我的第一个Python项目距今已经两年,但我仍然常常想起它,所以我写了这篇文章与大家分享。作为一名航空航天工程专业的学生,我第一次学习Python是想要避免使用电子表格。当时的我还不知道这是一个多么明智的决定。 我的Python启蒙书是Al Sweigart先生写的《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化》(Automate the Boring Stuff with Python)。这是一本很好的应用型书籍
如果你从未接触过编程,那么推荐本篇中的教材资源给你。在这里对你的编码经验完全没有要求。倘若你有过编程经验,可以看下我们准备的进阶页面:
1. 深入浅出数据分析 这书挺简单的,基本的内容都涉及了,说得也比较清楚,最后谈到了R是大加分。 难易程度:非常易。 2.啤酒与尿布 通过案例来说事情,而且是最经典的例子。 难易程度:非常易。 3.数据之美 一本介绍性的书籍,每章都解决一个具体的问题,甚至还有代码,对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。 难易程度:易。 4.集体智慧编程 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法,浅显易懂,还有可执行的Python代码。 难易程度:中
统计学与数据挖掘书籍推荐 1.1《 The Elements of Statistical Learning 》,神书,不解释 1.2《实用多元统计分析》,从线性代数的角度详细讲解算法,例子简单,国外课程教材 1.3《统计学习方法》,李航著,统计学习算法必备书籍 1.4《从零进阶!数据分析的统计基础》 CDA 数据分析师系列丛书 1.5《统计学:从数据到结论》 1.6《数据挖掘:概念与技术》 数据分析软件篇 SQL 书籍推荐 《 MySQL 必知必会》 SPSS 推荐书籍 《SPSS统计分析基
1. 深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的,基本的内容都涉及了,说得也比较清楚,最后谈到了R是大加分。 难易程度:非常易。 2. 啤酒与尿布 (豆瓣) 通过案例来说事情,而且是最经典的例子。 难易程度:非常易。 3. 数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍,每章都解决一个具体的问题,甚至还有代码,对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。 难易程度:易。 4. 集体智慧编程 (豆瓣) 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子
ChatGPT对自然语言处理(NLP)冲击很大,首先第一点,NLP的书就不好卖了。
跟挺多非物理专业的同学聊天,被问到的最多的就是这个问题了。挺多同学也想转到理论物理专业并且做一些理论物理的研究。咱们今天就来聊聊这个话题。主要是下次被问到的话就可以直接把这一篇分享过去了。不过这个也只是我的个人观点。大家可以在留言区进行一些补充。
本文与大家分享一些Python编程语言的入门书籍,其中不乏经典。我在这里分享的,大部分是这些书的英文版,如果有中文版的我也加上了。有关书籍的介绍,大部分截取自是官方介绍。 Python基础教程(Beg
如果你一直想学Python,但是不知道如何入手,那就别犹豫了。这篇文章就是为你写的。
有些标题党了,打我可以但是不可以打我脸,推荐我是认真的,4000 字长文,请慢慢食用
导读:马云说996是“修来的福报”;刘强东给你讲了“地板闹钟的故事”;李国庆认为“管理者提高决策科学性比员工加班更有价值”;经济学家林采宜直接怼马云,说“996是一种洗脑文化”。
前言 python的学习势在必行,至于为什么要学python,这个不是本篇要熬的鸡汤。身边的小伙伴很多已经为人父母,或者正在路上。。。 现在幼儿园的作业不是布置给学生的,而是给家长的,如果有一天小学老师布置一个作业,让家长和孩子一起完成一段编程,那是多么美滋滋的一件事情。 “python写进小学生课本”,“python列入高考“”,“python进入大学计算机等级考试“,这些新闻已经火的一塌糊涂。 python小学生课本 山东省最新出版的小学信息技
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!
最近都在读《机器学习基础》,觉得挺不错。书是由三个分别来自谷歌研究院、纽约大学、卡耐基梅隆大学的人写的,一听就感觉阵容强大。不仅如此,第一作者是莫里(Mohri)教授,两个字评价,泰斗。另外两位作者也不是别人,正是莫里教授的高徒。这本书也不是即兴之作,是由莫里教授长期开设的机器学习研究生课程的讲义整理而来,所以理所当然,这本书推荐的人很多。
机遇 · 学习 · 能力 开学季,加油呀! 同学们,新的学期开始了 如果你不甘现状却又改变无门 今天小编精选5堂万能基础课 相信打好基础,就能 抓住领域中更多机会 学完之后,再也不怕找不到工作啦! 01 跟着李刚老师学Java 明星导师带你夯实Java基础(Java17) 若将编程当成职业,那就不要浮躁,先踏踏实实学好Java语言基础,再按Java本身的学习规律,一步一个脚印地把基本功练扎实了才可获得更大的成功。 李刚老师在课程中现场编写程序,一步一步的告诉你,要做什么,为什么,怎么来,应怎么做
机遇 · 学习 · 能力 迎接新的一年 朋友们,新的一年开始了 如果你不甘现状却又改变无门 今天小编精选5堂万能基础课 相信打好基础,就能 抓住领域中更多机会 年初学完,一整年都将充满干劲! 01 Python完全自学教程 丰富助学资料扎实Python基础 视频+教材+代码+习题+社群辅导 多方位扫清自学路上重重障碍 这套教程可以让你快速找到编程的感觉,领悟程序设计的思想,而且让你不用在初学的时候为那些晦涩难懂的数据结构,各种复杂凌乱的语法以及系统底层而头疼。 · 25+小时讲解,扎实每一步 ·
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 📷 现在,终于不单纯因为考试的需要而开始重视对数学的学习和研究了——是不是过于乐观~~ 机器学习的兴起,人工智能时代的到来,让数学显得尤其重要,无论是对于普通的工程技术人员,还是对于大众而言。 在机器学习或人工智能领域中,有各种算法、模型,犹如武侠们的各类功夫,江湖中的大侠往往以深厚的内功驱动某种招式,比如九阴真经、吸星大法、小无相功。 那么,机器学习的“内功”是什么呢? 答案不是吐纳运气之法,而是——数学。 那么“数学内功”需要修炼到什么程度才能研习机
文 | 郭小贤 数据科学并没有一个独立的学科体系,统计学,机器学习,数据挖掘,数据库,分布式计算,云计算,信息可视化等技术或方法来对付数据。 但从狭义上来看,我认为数据科学就是解决三个问题: 1. data pre-processing;(数据预处理) 2. data interpretation;(数据解读) 3.data modeling and analysis.(数据建模与分析) 这也就是我们做数据工作的三个大步骤: 1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程,才能形成高质量的
虽然题主问的是大数据的入门,但在我看来“大数据”就是数据科学的一个高阶状态。以下内容中除个别情况,我基本上都会使用“数据科学”这个概念。数据科学并没有一个独立的学科体系,统计学,机器学习,数据挖掘,数据库,分布式计算,云计算,信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看,我认为数据科学就是解决三个问题:
对学习程序的同学而言,有一本好的学习python的课本,就如同有一个好的老师一样,所以本文为大家介绍书几本Python程序员必备的工具书!让学习python的同学赢在起跑线上。为Python程序员熟练掌握和使用做一些指导。
数据科学并没有一个独立的学科体系,统计学,机器学习,数据挖掘,数据库,分布式计算,云计算,信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看,我认为数据科学就是解决三个问题: 1. data pre-processing;(数据预处理) 2. data interpretation;(数据解读) 3.data modeling and analysis.(数据建模与分析) 这也就是我们做数据工作的三个大步骤: 1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程,才能形成高质量的数据; 2、我们想看
平时有不少读者朋友问,有没有学习书籍网上课程推荐?今天结合自己学习经历与身边几个朋友的经历总结了一份程序员相关的书籍和网课。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 说起学数学,你是不是就会开始头疼: 抽象 枯燥 不好理解 看数学书就像啃天书 …… 总之一个字:“难”! 数学仿佛一座难以逾越的大山,让很多想要进入像人工智能等需要有数学基础的领域的朋友望而却步,也让很多为了考研等不得不学习数学的朋友艰难前行! 数学,很重要,不得不学习! 可是,它又很难学,怎么办? 你的痛,博文菌懂! 所以,今天就给你推荐一本看得懂又好看的数学书——《马同学图解线性代数》,这是一本万人亲测的硬核教程,有百幅图解助力,让学数学不再是
前段时间,看到不少 Python 领域的公众号发本文同款标题的文章,点进去之后没想到居然推的是我 16 年组织翻译的《Think Python(第二版)》。老实说还是很意外的。
作者:文强 【新智元导读】已经没有什么能够阻挡Python了。根据最近火爆朋友圈的一则消息,Python已经进入山东省小学教材。Python这几年的火热,离不开人工智能和机器学习。根据国务院《新一代人工智能发展规划的通知》,可以想见人工智能教育往低幼渗透的例子只会越来越多。小学生学Python是培养编程兴趣和思维,为了你自己的百万年薪和发展前景,或许你才是最该学Python的人。 如果说2017年有一门最火“外语”,那一定是Python。现在,Python的这把火已经烧到了程序员的圈子外。 Python进入
今天看完大壮老师《用Python玩转数据》的网络数据获取,决定来上手操作一下。就尝试抓取业界享誉好评《统计学习方法》的前100条评论,计算出平均得分。
花下猫语:自从翻译了 Python 之父的第二篇文章,我不仅知道了 pgen解析器的起源 ,而且还知道了“龙书”对 Python 之父的影响很大。而且有趣的是,与“龙书”并提的还有什么“虎书”、“鲸书”,这些称呼太有意思了。
数据科学并没有一个独立的学科体系,统计学,机器学习,数据挖掘,数据库,分布式计算,云计算,信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看,我认为数据科学就是解决三个问题: 1. data pre-processing; 2. data interpretation; 3.data modeling and analysis. 这也就是我们做数据工作的三个大步骤: 1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程,才能形成高质量的数据; 2、我们想看看数据“长什么样”,有什么特点和规律; 3
我是自学的Python。从对Python一无所知,到在博客上写Python相关的系列文章(Python快速教程),前后有将近三年的时间。期间有不少门槛,但也充满乐趣。乐趣是自学的最大动力。Python是一个容易编写,又功能强大的动态语言。使用Python,可以在短短几行内实现相当强大的功能。通过自己写一些小程序,迅速的看到效果,发现问题,这是学习Python最便利的地方。
导语:读书是一生的功课,技术人通过读书实现自我提升,学习优秀知识沉淀。TEG书知道本期特邀腾讯TEG AI Lab专家姚建华、腾讯TEG AI平台部工程平台中心负责人罗敏、腾讯TEG AI Lab专家李志鋒,为大家带来AI方向好书推荐。来看看技术大牛在读什么,收藏优质内容,愿本期书单助您更专业。 姚建华博士是医学影像AI领域的专家,在AI Lab负责AI+医疗领域的前沿研究及产品落地。在脊柱影像分析,肿瘤生长预测,结肠癌检测以及影像引导机器人手术方向取得过突出成绩。编辑过多本期刊特刊和专著,并组织
机器之心报道 编辑:张倩 《统计学习导论》很经典,但用的是 R 语言,没关系,这里有份 Python 版习题实现。 斯坦福经典教材《The Element of Statistical Learning》(简称 ESL)被称为频率学派的统计学习「圣经」,由三位统计学大师——Trevor Hastie、Robert Tibshirani、Jerome Friedman 共同完成。这本书介绍了神经网络、支持向量机、分类树和 boosting、图模型、随机森林、集成方法、Lasso 最小角度回归和路径算法、非负矩
编者注:澳大利亚机器学习专家、畅销书作者 Jason Brownlee,对机器学习领域的各类优质书籍进行了盘点,汇总成这份阅读指南。在 AI 研习社所筛选的学习资源中,这堪称是迄今为止最全面、最完整、权威性比较高的一份 ML 书单,涵盖了最值得学习者、从业者、开发者认真研读的精品书目。这份指南适合多样背景的读者:从想要了解机器学习的普通人,到入门新手,再到高阶开发者和学术研究人员。因此,AI 研习社对其进行编译整理,特来与大家分享。 友情提醒:该指南只考虑了英文市场的机器学习图书,适合大家作为国际市场高品
NEW YEAR 拥抱元气满满 (假期学习清单·轻松实现弯道超车) 春节假期来了,打算怎么过? “每天被家里叨不停 做什么都不合家人意 和自己心里想的假期完全不同” 来吧,我们这里有一份春节超车指南 包含Java、Python、人工智能 保你有个充实愉快的寒假 在这个寒假偷偷“卷”起来 去惊艳所有人! Java后端开发 01 Spring Boot终极课程体系 Spring Boot作为Java后端开发集大成的框架,它几乎无所不能。 Spring Boot就像一种快速、有效的“万能胶”,它几乎能
前几天去新疆培训,制作了R语言的基础教程,在翻阅资料时,看到了知乎张敬信关于R学习的观点,很是赞同。
这里推荐几本线上的电子书,作者都在不断的更新,网页版的电子书,copy代码无障碍,无广告,很流畅。
虽然我们栏目名字叫“每天一个数据分析师”,但本期C君采访了可不止一位,他们有的是从业几年甚至十几年的老兵,有的是从零开始想要转型的准数据分析师。但他们不久前做了同一件事儿,那就是参加了第三届CDA数据
在上小学和初高中的时候,要我写读后感这种东西,我是非常厌恶的。无非就是老师布置的一个作业,还是那种无趣且磨人的工作。
如果你找一个熟悉的朋友给你推荐书单,他会倾向于越短越好,因为他想把他知道的最好的推荐给你,让你少花时间在不重要的事情上。
“王老师您好!我是学XX专业的(或是学过某编程语言),听说 Python 很热,打算好好学习,但是不知道学完以后能否进XX类型的企业?都有哪些岗位需要掌握 Python 呢?”
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