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數(shù)據(jù)有道 數(shù)據(jù)分析+圖論與網(wǎng)絡(luò)+微課+Python編程

數(shù)據(jù)有道 數(shù)據(jù)分析+圖論與網(wǎng)絡(luò)+微課+Python編程

作者：姜偉生 著
出版社：清華大學(xué)出版社出版時(shí)間：2024-10-01
開本： 16開 頁(yè)數(shù)： 568
中 圖 價(jià):¥173.7(7.3折) 定價(jià)  ¥238.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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數(shù)據(jù)有道 數(shù)據(jù)分析+圖論與網(wǎng)絡(luò)+微課+Python編程 版權(quán)信息

數(shù)據(jù)有道 數(shù)據(jù)分析+圖論與網(wǎng)絡(luò)+微課+Python編程 本書特色

這是一本前所未見的數(shù)據(jù)入門書，顏值極高。姜偉生博士自謙“小鎮(zhèn)做題家”，實(shí)際上他是國(guó)際著名金融企業(yè)的金融科技專家。很難想象一位以“術(shù)數(shù)”為業(yè)的金融家具備如此徹底的分享動(dòng)機(jī)，同時(shí)，姜博士有著卓越的藝術(shù)品位和設(shè)計(jì)能力，不僅承擔(dān)了這套書的精深內(nèi)容，更承擔(dān)了全系圖書的整體設(shè)計(jì)。希望讀者從枯燥的常規(guī)數(shù)學(xué)書中解脫出來(lái)，賞心悅目地慢慢走入繽紛的AI宇宙。

數(shù)據(jù)有道 數(shù)據(jù)分析+圖論與網(wǎng)絡(luò)+微課+Python編程 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書是“鳶尾花數(shù)學(xué)大系——從加減乘除到機(jī)器學(xué)習(xí)”叢書的第三板塊(實(shí)踐板塊)中的一本關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)的分冊(cè)。“實(shí)踐”這個(gè)板塊，我們將會(huì)把學(xué)到的編程、可視化，特別是數(shù)學(xué)工具應(yīng)用到具體的數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，并在實(shí)踐中加深對(duì)這些工具的理解。
本書可以歸納為7大板塊——數(shù)據(jù)說、數(shù)據(jù)處理、時(shí)間數(shù)據(jù)、圖論基礎(chǔ)、圖的分析、圖與矩陣、圖論實(shí)踐。這7個(gè)板塊(共25章內(nèi)容)都緊緊圍繞一個(gè)主題——數(shù)據(jù)！
本書以數(shù)據(jù)為名，以好奇心和疑問為驅(qū)動(dòng)，主動(dòng)使用“編程+可視化+數(shù)學(xué)”工具進(jìn)行探索。本書將會(huì)回顧鳶尾花書前五本主要的工具，讓大家對(duì)很多概念從似懂非懂變成如數(shù)家珍；同時(shí)，我們還會(huì)掌握更多工具，用來(lái)擴(kuò)展大家的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。
依照慣例，本書提供代碼和視頻教學(xué)。
本書讀者群包括數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者、大數(shù)據(jù)從業(yè)者、高級(jí)數(shù)據(jù)分析師、機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)者、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)研究者等。

數(shù)據(jù)有道 數(shù)據(jù)分析+圖論與網(wǎng)絡(luò)+微課+Python編程 目錄

緒論 1 **板塊 綜述5 第 1章 萬(wàn)物皆數(shù) 7 1.1 萬(wàn)物皆數(shù)：從矩陣說起 8 1.2 數(shù)據(jù)分類：定量 ( 連續(xù)、離散 ) 、定性 ( 定類、定序 ) 14 1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)：四大類算法 17 1.4 特征工程：提取、轉(zhuǎn)換、構(gòu)建數(shù)據(jù) 21 第2板塊 數(shù)據(jù)處理23 第 2章 缺失值 25 2.1 是不是缺了幾個(gè)數(shù)？ 26 2.2 可視化缺失值位置 30 2.3 處理缺失值：刪除 34 2.4 單變量插補(bǔ) 37 2.5 k 近鄰插補(bǔ) 39 2.6 多變量插補(bǔ) 41 第 3章 離群值 43 3.1 這幾個(gè)數(shù)有點(diǎn)不合群？ 44 3.2 直方圖：?jiǎn)我惶卣鞣植? 46 3.3 散點(diǎn)圖：成對(duì)特征分布 49 3.4 QQ 圖：分位數(shù) - 分位數(shù) 51 3.5 箱型圖：上界、下界之外樣本 54 3.6 Z 分?jǐn)?shù)：樣本數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 55 3.7 馬氏距離和其他方法 57 第4章 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 63 4.1 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 64 4.2 中心化：去均值 65 4.3 標(biāo)準(zhǔn)化：Z 分?jǐn)?shù) 69 4.4 歸一化：取值在 0 和 1 之間 71 4.5 廣義冪轉(zhuǎn)換 72 4.6 經(jīng)驗(yàn)累積分布函數(shù) 74 4.7 插值 79 第 5章 數(shù)據(jù)距離 91 5.1 怎么又聊距離？ 92 5.2 歐氏距離：*常見的距離 94 5.3 標(biāo)準(zhǔn)化歐氏距離：考慮標(biāo)準(zhǔn)差 96 5.4 馬氏距離：考慮標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)性 99 5.5 城市街區(qū)距離：L1 范數(shù) 101 5.6 切比雪夫距離：L ∞范數(shù) 102 5.7 閔氏距離：Lp 范數(shù) 103 5.8 距離與親近度 104 5.9 成對(duì)距離、成對(duì)親近度 108 5.10 協(xié)方差矩陣，為什么無(wú)處不在？ 110 第3板塊 時(shí)間數(shù)據(jù)127 第6 時(shí)間數(shù)據(jù) 129 6.1 時(shí)間序列數(shù)據(jù) 130 6.2 處理時(shí)間序列缺失值 133 6.3 從時(shí)間數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)趨勢(shì) 135 6.4 時(shí)間序列分解 138 6.5 時(shí)間數(shù)據(jù)講故事 143 第 7章 移動(dòng)窗口 157 7.1 移動(dòng)窗口 158 7.2 移動(dòng)波動(dòng)率 162 7.3 相關(guān)性 165 7.4 回歸系數(shù) 166 7.5 指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均 167 7.6 EWMA 波動(dòng)率 169 第 8章 隨機(jī)過程入門 175 8.1 布朗運(yùn)動(dòng)：來(lái)自花粉顆粒無(wú)規(guī)則運(yùn)動(dòng) 176 8.2 無(wú)漂移布朗運(yùn)動(dòng) 180 8.3 漂移布朗運(yùn)動(dòng)：確定 隨機(jī) 182 8.4 具有一定相關(guān)性的布朗運(yùn)動(dòng) 185 8.5 幾何布朗運(yùn)動(dòng) 188 8.6 股價(jià)模擬 190 8.7 相關(guān)股價(jià)模擬 193 第 9章 高斯過程 197 9.1 高斯過程原理 198 9.2 協(xié)方差矩陣 202 9.3 分塊協(xié)方差矩陣 206 9.4 后驗(yàn) 206 9.5 噪聲 210 9.6 核函數(shù) 211 第4板塊 圖論基礎(chǔ)223 第 10章 圖論入門 225 10.1 什么是圖？ 226 10.2 圖和幾何 233 10.3 圖和矩陣 234 10.4 圖和機(jī)器學(xué)習(xí) 236 10.5 NetworkX 241 第 11章 無(wú)向圖 243 11.1 無(wú)向圖：邊沒有方向 244 11.2 自環(huán)：節(jié)點(diǎn)到自身的邊 248 11.3 同構(gòu)：具有等價(jià)關(guān)系的圖 250 11.4 多圖：同一對(duì)節(jié)點(diǎn)存在不止一條邊 253 11.5 子圖：圖的一部分 254 11.6 有權(quán)圖：邊自帶權(quán)重 256 第 12章 有向圖 261 12.1 有向圖：邊有方向 262 12.2 出度、入度 265 12.3 鄰居：上家、下家 266 12.4 有向多圖：平行邊 267 12.5 三元組：三個(gè)節(jié)點(diǎn)的 16 種關(guān)系 269 12.6 NetworkX 創(chuàng)建圖 273 第 13章 圖的可視化 281 13.1 節(jié)點(diǎn)位置 282 13.2 節(jié)點(diǎn)裝飾 286 13.3 邊裝飾 289 13.4 分別繪制節(jié)點(diǎn)和邊 291 第5板塊 圖的分析299 第 14章 常見圖 301 14.1 常見圖類型 302 14.2 完全圖 303 14.3 二分圖 307 14.4 正則圖 310 14.5 樹 311 14.6 柏拉圖圖 315 第 15章 從路徑說起 321 15.1 通道、跡、路徑、回路、環(huán) 322 15.2 常見路徑問題 333 15.3 *短路徑問題 334 15.4 歐拉路徑 339 15.5 哈密爾頓路徑 339 15.6 推銷員問題 340 第 16章 連通性 343 16.1 連通性 344 16.2 連通分量 349 16.3 強(qiáng)連通、弱連通：有向圖 352 16.4 橋 353 第 17章 圖的分析 357 17.1 度分析 358 17.2 距離度量 363 17.3 中心性 372 17.4 圖的社區(qū) 380 第6板塊 圖與矩陣 383 第 18章 從圖到矩陣 385 18.1 無(wú)向圖到鄰接矩陣 386 18.2 有向圖到鄰接矩陣 397 18.3 傳球問題 399 18.4 鄰接矩陣的矩陣乘法 406 18.5 特征向量中心性 409 第 19章 成對(duì)度量矩陣 413 19.1 成對(duì)距離矩陣 414 19.2 親近度矩陣：高斯核函數(shù) 420 19.3 相關(guān)性系數(shù)矩陣 424 第 20章 轉(zhuǎn)移矩陣 429 20.1 再看鄰接矩陣 430 20.2 轉(zhuǎn)移矩陣：可能性 435 20.3 有向圖 436 20.4 馬爾可夫鏈 442 第 21章 其他矩陣 449 21.1 圖中常見矩陣 450 21.2 關(guān)聯(lián)矩陣 450 21.3 度矩陣 462 21.4 拉普拉斯矩陣 464 第7板塊 圖論實(shí)踐 475 第 22章 樹 477 22.1 樹 478 22.2 *近共同祖先 484 22.3 *小生成樹 485 22.4 決策樹：分類算法 487 22.5 層次聚類 490 22.6 樹形圖：聚類算法 496 第 23章 數(shù)據(jù)聚類 499 23.1 數(shù)據(jù)聚類 500 23.2 距離矩陣 502 23.3 相似度 504 23.4 無(wú)向圖 506 23.5 拉普拉斯矩陣 507 23.6 特征值分解 509 第 24章 PageRank算法 513 24.1 PageRank 算法 514 24.2 線性方程組 522 24.3 冪迭代 526 第 25章 社交網(wǎng)絡(luò)分析 533 25.1 社交網(wǎng)絡(luò)分析 534 25.2 度分析 536 25.3 圖距離 538 25.4 中心性 542 25.5 社區(qū)結(jié)構(gòu) 547
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數(shù)據(jù)有道 數(shù)據(jù)分析+圖論與網(wǎng)絡(luò)+微課+Python編程 作者簡(jiǎn)介

姜偉生 博士 FRM。 勤奮的小鎮(zhèn)做題家，熱愛知識(shí)可視化和開源分享。自2022年8月開始，在GitHub上開源“鳶尾花書”學(xué)習(xí)資源，截至2024年5月，已經(jīng)分享5000多頁(yè)P(yáng)DF、5000多幅矢量圖、約3000個(gè)代碼文件，全球讀者數(shù)以萬(wàn)計(jì)，GitHub全球排名TOP100。

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