《数据科学与数学建模》高清PDF
作者: 郝志峰主编;李杨,刘小兰,廖芹副主编
出版: 武汉:华中科技大学出版社
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出版时间: 2019.01 (求助前请核对清楚)
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现有的本科、研究生“数据挖掘”、“数据科学”、“数学建模”等同类教材大多数偏重于模型和算法的理论介绍,对于一些非985的一本、二本工科院校计算机、信息相关专业的学生,理论基础不够扎实,这种教材编写方式不利于学生理论联系实际,往往课堂上学习了算法的理论模型,既不会自己编程实现,又不能用于解决实际问题,造成了理论和实际脱节。本教材的定位是理论联系案例,最大程度的帮助学生利用课堂所学知识学以致用。教材中除了既有算法的理论部分,又为每一个或每一类算法配一个或多个具有代表性、贴近实际应用的典型案例,通过对教材案例的学习,学生能够掌握一类问题的解决方法。例如,神经网络的案例是手写字识别,朴素贝叶斯的案例是垃圾邮件分类,通过这样的典型案例,学生很容易扩展到垃圾短信等其它同类问题的解决上。教材的理论部分基于主编老师2009年出版的《数据挖掘与数学建模》一书稍作改编和删减。案例部分全部重新改写,基于目前机器学习领域主流的编程语言Python的一些基础库,如scikit-learn,pandas,numpy实现。案例数据使用一些贴近实际应用,有代表性的UCI、kaggle公开数据集,把一部分核心代码和案例描述在教材中呈现,代码完整部分可以用电子资源(光盘或网站)的形式提供。
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