數(shù)據(jù)科學與數(shù)學建模

目錄
第一章 緒論 6
1.1數(shù)據(jù)科學概述 6
1.2 數(shù)據(jù)科學的建模流程 8
1.3 Python語言開發(fā)環(huán)境與庫入門 12
1.3.1 開發(fā)環(huán)境 12
1.3.2 Python基本語法 15
1.3.3 Python常用庫和功能 16
1.4本書內(nèi)容介紹 19
第二章 回歸模型 21
2.1概述 21
2.2線性回歸 22
2.2.1 一元線性回歸 22
2.2.2 多元線性回歸 25
2.3線性回歸案例 28
2.3.1兒童體表面積預測 28
2.3.2波士頓房價因素分析 32
附錄：scikit-learn庫中的LinearRegression 34
2.4邏輯回歸 35
2.4.1 邏輯回歸模型 35
2.4.2 邏輯回歸方程中回歸系數(shù)的估計及含義 37
2.4.3 邏輯回歸方程的統(tǒng)計檢驗 38
2.5邏輯回歸案例 40
2.5.1考試成績預測 40
2.5.2鳶尾花分類 42
附錄：scikit-learn庫中的LogisticsRegression 44
第三章 聚類模型 46
3.1概述 46
3.1.1聚類分析概述 46
3.1.2基于距離的聚類相似度 49
3.2 K-means聚類 50
3.2.1 K-means聚類算法 50
3.2.2 K-means聚類實例 51
3.2.3 K-means聚類的優(yōu)缺點 56
3.3 密度聚類 56
3.3.1 DBSCAN密度定義 56
3.3.2 DBSCAN聚類算法 56
3.3.3 DBSCAN聚類的優(yōu)缺點 57
3.4 層次聚類 57
3.4.1系統(tǒng)聚類 58
3.4.2 DIANA算法 64
3.4.3 層次聚類算法的優(yōu)缺點 67
3.5 案例 67
3.5.1 一個二維數(shù)據(jù)集聚類 67
3.5.2一個居民家庭情況案例 69
3.5.3一個醫(yī)療建設評價案例 75
附錄：scikit-learn庫中的KMeans 77
第四章 關聯(lián)規(guī)則 80
4.1 概述 80
4.1.1 問題概述 80
4.1.2 關聯(lián)規(guī)則概述 80
4.1.3 關聯(lián)分析的基本概念 81
4.2 Apriori算法 84
4.3 基于Apriori算法的改進算法 88
4.4 FP-Growth算法 90
4.5 關聯(lián)規(guī)則案例 94
4.5.1一個銷售記錄的關聯(lián)分析案例 94
4.5.2商品購買記錄分析 98
4.5.3電影推薦 100
第五章 決策樹 104
5.1概述 104
5.1.1 決策樹基本算法 104
5.1.2 CLS算法 105
5.1.3 信息熵 106
5.2 ID3算法 107
5.2.1基本思想 107
5.2.2 ID3算法應用實例 109
5.3 C4.5算法 112
5.3.1 基本思想 112
5.3.2 基于信息增益率建模的決策樹 113
5.4 CART算法 114
5.4.1 基本思想 114
5.4.2 基于CART算法建模的決策樹 115
5.5 決策樹的剪枝 117
5.6 案例 121
5.6.1泰坦尼克號乘客幸存預測 121
5.6.2乳腺癌診斷 125
附錄：scikit-learn庫中的DecisionTreeClassifier 129
第六章 支持向量機 132
6.1概述 132
6.2線性支持向量機 132
6.2.1 硬間隔線性支持向量機 133
6.2.2 軟間隔線性支持向量機 135
6.3非線性支持向量機 138
6.3.1特征空間硬間隔支持向量機 140
6.3.2特征空間軟間隔支持向量機 141
6.4 支持向量機的求解和多分類問題 142
6.4.1 支持向量機的求解 142
6.4.2 多分類問題 142
6.5新聞文本分類案例 144
附錄：scikit-learn庫中的SVM 147
第七章 貝葉斯網(wǎng)絡 150
7.1概述 150
7.1.1 貝葉斯網(wǎng)絡定義 150
7.1.2 貝葉斯網(wǎng)絡的知識推理模式 151
7.1.3 貝葉斯網(wǎng)絡建立的主要步驟 151
7.1.4貝葉斯網(wǎng)絡的結構學習 152
7.1.5 貝葉斯網(wǎng)絡的參數(shù)學習 153
7.1.6 主要貝葉斯網(wǎng)絡模型 156
7.2 樸素貝葉斯網(wǎng)絡 156
7.3 TAN貝葉斯網(wǎng)絡 162
7.4 無約束貝葉斯網(wǎng)絡 167
7.5 樸素貝葉斯進行垃圾郵件過濾 170
附錄 scikit-learn庫中的Naive-Bayes分類 174
第八章 深度學習 176
8.1概述 176
8.1.1 深度學習的發(fā)展歷史 176
8.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡的基本模型 176
8.2多層感知機 180
8.2.1感知機 180
8.2.2多層感知機 184
8.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 190
8.3.1基本網(wǎng)絡結構 191
8.3.2反向傳播訓練算法 192
8.3.3 AlexNet網(wǎng)絡結構 193
8.4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡 194
8.4.1基本網(wǎng)絡結構 195
8.4.2反向傳播訓練算法 195
8.4.3長短時間記憶單元 196
8.5 構建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型對CIFAR圖片數(shù)據(jù)集分類 197
附錄：TensorFlow基本用法 203
參考文獻 207