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编辑推荐：

数据科学是一门交叉学科，涉及数理统计、代码编程、商业分析等多个领域的知识。我们正在从 IT 时代步入 DT 时代，数据科学将扮演越来越重要的角色，企业对数据科学家的需求也将快速增加。数据科学家被《哈佛商业评论》评为“21世纪吸引人的职业”，可见其魅力所在。唐亘的这本书系统介绍了目前数据科学领域的核心知识和技能，帮助读者搭建一个系统的知识体系。我把它推荐给对数据科学感兴趣或者立志成为下一位数据科学家的你！ GrowingIO 创始人兼 CEO ，曾任 LinkedIn 美国商业分析部高级总监，《首席增长官》一书作者 张溪梦（ Simon Zhang ） 图灵奖获得者Jim Gray将数据科学称作科学研究的“第四范式”（the fourth paradigm）。数据科学不仅会影响到科学的各个方面，也会在各领域的应用中发挥重要的作用。唐亘以其坚实的数据科学基础和多年的大数据分析经验，用浅显易懂的方式撰写了这本《深入浅出数据科学：从线性回归到深度学习》。这本书没有局限于坐而论道，让读者对各种模型有恐惧感，而是通过应用实例将问题、概念、模型和解决方案有机地联系起来，使读者能够快速理解和应用数据科学。对于数据科学的学习者和不同领域的应用者来说，这本书非常值得一读。 复旦大学教授，博士生导师，复旦大学航空航天数据研究中心主任 杨卫东 将一本技术书籍写得通俗易懂而又深刻透彻是很难的，但唐亘这本《深入浅出数据科学：从线性回归到深度学习》做到了这一点。这本书从技术、方法、实践这3个维度系统地介绍了数据科学的方方面面，内容详实，解读清晰，细节与全貌兼顾，既适合初学者阅读，也可以作为深入研究的参考用书。 美国罗格斯大学管理科学及信息系统系终身教授，中国计算机学会大数据专家委员会委员 林晓东

作者介绍：

唐亘，数据科学家，专注于机器学习和大数据。曾获得复旦大学的数学和计算机双学士学位；巴黎综合理工的金融硕士学位；法国国立统计与经济管理学校的数据科学硕士学位。热爱并积极参与Apache Spark和Scikit-Learn等开源项目。作为讲师和技术顾问，为多家机构（包括惠普、华为、复旦大学等）提供百余场技术培训。此前的工作和研究集中于经济和量化金融，曾参与经济合作与发展组织（OECD）的研究项目并发表论文，并担任英国知名在线出版社Packt的技术审稿人。

内容介绍：

本书全面讲解了数据科学的相关知识，从统计分析学到机器学习、深度学习中用到的算法及模型，借鉴经济学视角给出模型的相关解释，深入探讨模型的可用性，并结合大量的实际案例和代码帮助读者学以致用，将具体的应用场景和现有的模型相结合，从而更好地发现模型的潜在应用场景。 本书可作为数据科学家和数据工程师的学习用书，也适合对数据科学有强烈兴趣的初学者使用，同时也可作为高等院校计算机、数学及相关专业的师生用书和培训学校的教材。

目录

第1章 数据科学概述 1
1.1　挑战　2
1.1.1　工程实现的挑战　2
1.1.2　模型搭建的挑战　3
1.2　机器学习　5
1.2.1　机器学习与传统编程　5
1.2.2　监督式学习和非监督式学习　8
1.3　统计模型　8
1.4　关于本书　10
第2章 Python安装指南与简介：告别空谈　12
2.1　Python简介　13
2.1.1　什么是Python　15
2.1.2　Python在数据科学中的地位　16
2.1.3　不可能绕过的第三方库　17
2.2　Python安装　17
2.2.1　Windows下的安装　18
2.2.2　Mac下的安装　21
2.2.3　Linux下的安装　24
2.3　Python上手实践　26
2.3.1　Python shell　26
2.3.2　第 一个Python程序：Word Count　28
2.3.3　Python编程基础　30
2.3.4　Python的工程结构　34
2.4　本章小结　35
第3章　数学基础：恼人但又不可或缺的知识　36
3.1　矩阵和向量空间　37
3.1.1　标量、向量与矩阵　37
3.1.2　特殊矩阵　39
3.1.3　矩阵运算　39
3.1.4　代码实现　42
3.1.5　向量空间　44
3.2　概率：量化随机　46
3.2.1　定义概率：事件和概率空间　47
3.2.2　条件概率：信息的价值　48
3.2.3　随机变量：两种不同的随机　50
3.2.4　正态分布：殊途同归　52
3.2.5　P-value：自信的猜测　53
3.3　微积分　55
3.3.1　导数和积分：位置、速度　55
3.3.2　极限：变化的终点　57
3.3.3　复合函数：链式法则　58
3.3.4　多元函数：偏导数　59
3.3.5　极值与最值：最优选择　59
3.4　本章小结　61
第4章　线性回归：模型之母　62
4.1　一个简单的例子　64
4.1.1　从机器学习的角度看这个问题　66
4.1.2　从统计学的角度看这个问题　69
4.2　上手实践：模型实现　73
4.2.1　机器学习代码实现　74
4.2.2　统计方法代码实现　77
4.3　模型陷阱　82
4.3.1　过度拟合：模型越复杂越好吗　84
4.3.2　模型幻觉之统计学方案：假设检验　87
4.3.3　模型幻觉之机器学习方案：惩罚项　89
4.3.4　比较两种方案　92
4.4　模型持久化　92
4.4.1　模型的生命周期　93
4.4.2　保存模型　93
4.5　本章小结　96
第5章　逻辑回归：隐藏因子　97
5.1　二元分类问题：是与否　98
5.1.1　线性回归：为何失效　98
5.1.2　窗口效应：看不见的才是关键　100
5.1.3　逻辑分布：胜者生存　102
5.1.4　参数估计之似然函数：统计学角度　104
5.1.5　参数估计之损失函数：机器学习角度　104
5.1.6　参数估计之最终预测：从概率到选择　106
5.1.7　空间变换：非线性到线性　106
5.2　上手实践：模型实现　108
5.2.1　初步分析数据：直观印象　108
5.2.2　搭建模型　113
5.2.3　理解模型结果　116
5.3　评估模型效果：孰优孰劣　118
5.3.1　查准率与查全率　119
5.3.2　ROC曲线与AUC　123
5.4　多元分类问题：超越是与否　127
5.4.1　多元逻辑回归：逻辑分布的威力　128
5.4.2　One-vs.-all：从二元到多元　129
5.4.3　模型实现　130
5.5　非均衡数据集　132
5.5.1　准确度悖论　132
5.5.2　一个例子　133
5.5.3　解决方法　135
5.6　本章小结　136
第6章　工程实现：计算机是怎么算的　138
6.1　算法思路：模拟滚动　139
6.2　数值求解：梯度下降法　141
6.3　上手实践：代码实现　142
6.3.1　TensorFlow基础　143
6.3.2　定义模型　148
6.3.3　梯度下降　149
6.3.4　分析运行细节　150
6.4　更优化的算法：随机梯度下降法　153
6.4.1　算法细节　153
6.4.2　代码实现　154
6.4.3　两种算法比较　156
6.5　本章小结　158
第7章　计量经济学的启示：他山之石　159
7.1　定量与定性：变量的数学运算合理吗　161
7.2　定性变量的处理　162
7.2.1　虚拟变量　162
7.2.2　上手实践：代码实现　164
7.2.3　从定性变量到定量变量　168
7.3　定量变量的处理　170
7.3.1　定量变量转换为定性变量　171
7.3.2　上手实践：代码实现　171
7.3.3　基于卡方检验的方法　173
7.4　显著性　175
7.5　多重共线性：多变量的烦恼　176
7.5.1　多重共线性效应　176
7.5.2　检测多重共线性　180
7.5.3　解决方法　185
7.5.4　虚拟变量陷阱　188
7.6　内生性：变化来自何处　191
7.6.1　来源　192
7.6.2　内生性效应　193
7.6.3　工具变量　195
7.6.4　逻辑回归的内生性　198
7.6.5　模型的联结　200
7.7　本章小结　201
第8章　监督式学习： 目标明确　202
8.1　支持向量学习机　203
8.1.1　直观例子　204
8.1.2　用数学理解直观　205
8.1.3　从几何直观到最优化问题　207
8.1.4　损失项　209
8.1.5　损失函数与惩罚项　210
8.1.6　Hard margin 与soft margin比较　211
8.1.7　支持向量学习机与逻辑回归：隐藏的假设　213
8.2　核函数　216
8.2.1　空间变换：从非线性到线性　216
8.2.2　拉格朗日对偶　218
8.2.3　支持向量　220
8.2.4　核函数的定义：优化运算　221
8.2.5　常用的核函数　222
8.2.6　Scale variant　225
8.3　决策树　227
8.3.1　决策规则　227
8.3.2　评判标准　229
8.3.3　代码实现　231
8.3.4　决策树预测算法以及模型的联结　231
8.3.5　剪枝　235
8.4　树的集成　238
8.4.1　随机森林　238
8.4.2　Random forest embedding　239
8.4.3　GBTs之梯度提升　241
8.4.4　GBTs之算法细节　242
8.5　本章小结　244
第9章　生成式模型：量化信息的价值　246
9.1　贝叶斯框架　248
9.1.1　蒙提霍尔问题　248
9.1.2　条件概率　249
9.1.3　先验概率与后验概率　251
9.1.4　参数估计与预测公式　251
9.1.5　贝叶斯学派与频率学派　252
9.2　朴素贝叶斯　254
9.2.1　特征提取：文字到数字　254
9.2.2　伯努利模型　256
9.2.3　多项式模型　258
9.2.4　TF-IDF　259
9.2.5　文本分类的代码实现　260
9.2.6　模型的联结　265
9.3　判别分析　266
9.3.1　线性判别分析　267
9.3.2　线性判别分析与逻辑回归比较　269
9.3.3　数据降维　270
9.3.4　代码实现　273
9.3.5　二次判别分析　275
9.4　隐马尔可夫模型　276
9.4.1　一个简单的例子　276
9.4.2　马尔可夫链　278
9.4.3　模型架构　279
9.4.4　中文分词：监督式学习　280
9.4.5　中文分词之代码实现　282
9.4.6　股票市场：非监督式学习　284
9.4.7　股票市场之代码实现　286
9.5　本章小结　289
第10章 非监督式学习：聚类与降维　290
10.1　K-means　292
10.1.1　模型原理　292
10.1.2　收敛过程　293
10.1.3　如何选择聚类个数　295
10.1.4　应用示例　297
10.2　其他聚类模型　298
10.2.1　混合高斯之模型原理　299
10.2.2　混合高斯之模型实现　300
10.2.3　谱聚类之聚类结果　303
10.2.4　谱聚类之模型原理　304
10.2.5　谱聚类之图片分割　307
10.3　Pipeline　308
10.4　主成分分析　309
10.4.1　模型原理　310
10.4.2　模型实现　312
10.4.3　核函数　313
10.4.4　Kernel PCA的数学原理　315
10.4.5　应用示例　316
10.5　奇异值分解　317
10.5.1　定义　317
10.5.2　截断奇异值分解　317
10.5.3　潜在语义分析　318
10.5.4　大型推荐系统　320
10.6　本章小结　323
第11章 分布式机器学习：集体力量　325
11.1　Spark简介　327
11.1.1　Spark安装　328
11.1.2　从MapReduce到Spark　333
11.1.3　运行Spark　335
11.1.4　Spark DataFrame　336
11.1.5　Spark的运行架构　339
11.2　最优化问题的分布式解法　341
11.2.1　分布式机器学习的原理　341
11.2.2　一个简单的例子　342
11.3　大数据模型的两个维度　344
11.3.1　数据量维度　344
11.3.2　模型数量维度　346
11.4　开源工具的另一面　348
11.4.1　一个简单的例子　349
11.4.2　开源工具的阿喀琉斯之踵　351
11.5　本章小结　351
第12章 神经网络：模拟人的大脑　353
12.1　神经元　355
12.1.1　神经元模型　355
12.1.2　Sigmoid神经元与二元逻辑回归　356
12.1.3　Softmax函数与多元逻辑回归　358
12.2　神经网络　360
12.2.1　图形表示　360
12.2.2　数学基础　361
12.2.3　分类例子　363
12.2.4　代码实现　365
12.2.5　模型的联结　369
12.3　反向传播算法　370
12.3.1　随机梯度下降法回顾　370
12.3.2　数学推导　371
12.3.3　算法步骤　373
12.4　提高神经网络的学习效率　373
12.4.1　学习的原理　373
12.4.2　激活函数的改进　375
12.4.3　参数初始化　378
12.4.4　不稳定的梯度　380
12.5　本章小结　381
第13章 深度学习：继续探索　383
13.1　利用神经网络识别数字　384
13.1.1　搭建模型　384
13.1.2　防止过拟合之惩罚项　386
13.1.3　防止过拟合之dropout　387
13.1.4　代码实现　389
13.2　卷积神经网络　394
13.2.1　模型结构之卷积层　395
13.2.2　模型结构之池化层　397
13.2.3　模型结构之完整结构　399
13.2.4　代码实现　400
13.2.5　结构真的那么重要吗　405
13.3　其他深度学习模型　406
13.3.1　递归神经网络　406
13.3.2　长短期记忆　407
13.3.3　非监督式学习　409
13.4　本章小结　411