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越來越多來自不同領域的計算機科學家使用離散數學結構來解釋概念和問題。在教學經驗的基礎上，作者提供了一個容易理解的文本，強調了離散數學的基礎及其高級課題。這篇文章展示了如何用清晰的數學語言表達精確的思想。學生發現離散數學在描述計算機科學結構和解決問題方面的重要性。他們還學習如何掌握離散數學將幫助他們發展重要的推理技能，這些技能將在他們的職業生涯中繼續發揮作用。

Python中的數據科學和分析是為學術和商業環境中的數據科學和數據分析從業者設計的。其目的是通過使用Python開發的工具(如SciKit-learn、Pandas、Numpy等)向讀者介紹數據科學中使用的主要概念。鑒于Python最近在數據科學社區的流行，它的使用特別有趣。有經驗的程序員和新手都可以使用這本書。

本書的組織方式是各個章節相互獨立，這樣讀者就可以放心地使用其中的內容作為參考。這本書從過程和獲得的結果的角度討論了什么是數據科學和分析。還介紹了Python的重要特性，包括Python入門。機器學習、模式識別和人工智能的基本元素在書的其余部分使用的算法和實現的基礎上也出現在書的第一部分。

本書的第二部分介紹了使用Python、聚類技術和分類算法的回歸分析。層次聚類、決策樹和集成技術，以及降維技術和推薦系統也被探討。書的最后一部分討論了支持向量機算法和內核技巧。

管理統計和數據科學的原理包括:數據可視化;描述性措施;概率;概率分布;數學期望;置信區間;和假設檢驗。方差分析;簡單線性回歸;多元線性回歸也包括在內。另外，本書還提供了列聯表、卡方檢驗、非參數方法和時間序列方法。

教材:

• 包括通常在入門統計學課程中涵蓋的學術材料，但與數據科學扭曲，較少強調理論
• 依靠Minitab來展示如何用計算機執行任務
• 展示并促進來自開放門戶的數據的使用
• 重點是發展對程序如何工作的直覺
• 讓讀者了解大數據的潛力和目前使用它的失敗之處

這本書的第五版繼續講述如何運用概率論來深入了解真實日常的統計問題。這本書是為工程、計算機科學、數學、統計和自然科學的學生編寫的統計學、概率論和統計的入門課程。因此，它假定有基本的微積分知識。

第一章介紹了統計學的簡要介紹，介紹了它的兩個分支:描述統計學和推理統計學，以及這門學科的簡短歷史和一些人，他們的早期工作為今天的工作提供了基礎。

第二章將討論描述性統計的主題。本章展示了描述數據集的圖表和表格，以及用于總結數據集某些關鍵屬性的數量。

為了能夠從數據中得出結論，有必要了解數據的來源。例如，人們常常假定這些數據是來自某個總體的“隨機樣本”。為了確切地理解這意味著什么，以及它的結果對于將樣本數據的性質與整個總體的性質聯系起來有什么意義，有必要對概率有一些了解，這就是第三章的主題。本章介紹了概率實驗的思想，解釋了事件概率的概念，并給出了概率的公理。

我們在第四章繼續研究概率，它處理隨機變量和期望的重要概念，在第五章，考慮一些在應用中經常發生的特殊類型的隨機變量。給出了二項式、泊松、超幾何、正規、均勻、伽瑪、卡方、t和F等隨機變量。

使用Microsoft Excel中流行的數據挖掘技術，更好地理解機器學習方法。

軟件工具和編程語言包接受數據輸入并直接交付數據挖掘結果，對工作機制沒有任何見解，并在輸入和輸出之間造成了鴻溝。這就是Excel可以提供幫助的地方。

Excel允許您以透明的方式處理數據。當您打開一個Excel文件時，數據立即可見，您可以直接使用它。在執行挖掘任務時，可以檢查中間結果，從而更深入地理解如何操作數據和獲得結果。這些是隱藏在軟件工具和編程語言包中的模型構建過程的關鍵方面。

這本書教你通過Excel進行數據挖掘。您將了解當數據集不是很大時Excel在數據挖掘方面的優勢。它可以為您提供數據挖掘的可視化表示，在結果中建立信心。您將手動完成每一個步驟，這不僅提供了一個主動學習體驗，而且還告訴您挖掘過程是如何工作的，以及如何發現數據內部隱藏的模式。

你將學到什么

• 使用可視化的一步一步的方法理解數據挖掘
• 首先從理論上介紹了一種數據挖掘方法，然后是Excel的實現
• 揭開機器學習算法背后的神秘面紗，讓每個人都能接觸到一個復雜的話題
• 熟練使用Excel公式和函數
• 獲得數據挖掘和Excel的實際操作經驗

這本書是給誰的

• 任何對學習數據挖掘或機器學習感興趣的人，特別是數據科學視覺學習者和擅長Excel的人，希望探索數據科學主題和/或擴展他們的Excel技能的人。建議對Excel有基本或初級的了解。

這本教科書通過提供實用的建議，使用直接的例子，并提供相關應用的引人入勝的討論，以一種容易理解的方式介紹了基本的機器學習概念。主要的主題包括貝葉斯分類器，最近鄰分類器，線性和多項式分類器，決策樹，神經網絡，和支持向量機。后面的章節展示了如何通過“推進”的方式結合這些簡單的工具，如何在更復雜的領域中利用它們，以及如何處理各種高級的實際問題。有一章專門介紹流行的遺傳算法。

這個修訂的版本包含關于工業中機器學習的實用應用的關鍵主題的三個全新的章節。這些章節研究了多標簽域，無監督學習和它在深度學習中的使用，以及歸納邏輯編程的邏輯方法。許多章節已經被擴展，并且材料的呈現已經被增強。這本書包含了許多新的練習，許多解決的例子，深入的實驗，和獨立工作的計算機作業。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-63913-0#about

簡單易懂，讀起來很有趣，介紹Python對于初學者和語言新手都是理想的。作者Bill Lubanovic帶您從基礎知識到更復雜和更多樣的主題，混合教程和烹飪書風格的代碼配方來解釋Python 3中的概念。章節結尾的練習可以幫助你練習所學的內容。

您將獲得該語言的堅實基礎，包括測試、調試、代碼重用和其他開發技巧的最佳實踐。本書還向您展示了如何使用各種Python工具和開放源碼包將Python用于商業、科學和藝術領域的應用程序。

• 學習簡單的數據類型，以及基本的數學和文本操作
• 在Python的內置數據結構中使用數據協商技術
• 探索Python代碼結構，包括函數的使用
• 用Python編寫大型程序，包括模塊和包
• 深入研究對象、類和其他面向對象的特性
• 檢查從平面文件到關系數據庫和NoSQL的存儲
• 使用Python構建web客戶機、服務器、api和服務
• 管理系統任務，如程序、進程和線程
• 了解并發性和網絡編程的基礎知識

Python算法，第二版解釋了Python方法的算法分析和設計。本書由《初級Python》的作者Magnus Lie Hetland撰寫，主要關注經典算法，但也對基本的算法解決問題技術有了深入的理解。

這本書涉及一些最重要和最具挑戰性的領域的編程和計算機科學在一個高度可讀的方式。它涵蓋了算法理論和編程實踐，演示了理論是如何反映在真實的Python程序中的。介紹了Python語言中內置的著名算法和數據結構，并向用戶展示了如何實現和評估其他算法和數據結構

本書概述了現代數據科學重要的數學和數值基礎。特別是，它涵蓋了信號和圖像處理(傅立葉、小波及其在去噪和壓縮方面的應用)、成像科學(反問題、稀疏性、壓縮感知)和機器學習(線性回歸、邏輯分類、深度學習)的基礎知識。重點是對方法學工具(特別是線性算子、非線性逼近、凸優化、最優傳輸)的數學上合理的闡述，以及如何將它們映射到高效的計算算法。

//mathematical-tours.github.io/book/

它應該作為數據科學的數字導覽的數學伴侶，它展示了Matlab/Python/Julia/R對這里所涵蓋的所有概念的詳細實現。

簡介：

科學專業人員可以通過本書學習Scikit-Learn庫以及機器學習的基礎知識。該書將Anaconda Python發行版與流行的Scikit-Learn庫結合在一起，展示了各種有監督和無監督的機器學習算法。通過Python編寫的清晰示例向讀者介紹機器學習的原理，以及相關代碼。

本書涵蓋了掌握這些內容所需的所有應用數學和編程技能。不需要深入的面向對象編程知識，因為可以提供并說明完整的示例。必要時，編碼示例很深入且很復雜。它們也簡潔，準確，完整，是對引入的機器學習概念的補充。處理示例有助于建立理解和應用復雜機器學習算法所需的技能。

本書的學生將學習作為勝任力前提的基礎知識。讀者將了解專門為數據科學專業人員設計的Python Anaconda發行版，并將在流行的Scikit-Learn庫中構建技能，該庫是Python領域許多機器學習應用程序的基礎。

本書內容包括：

• 使用Scikit-Learn通用的簡單和復雜數據集
• 將數據處理為向量和矩陣以進行算法處理
• 熟悉數據科學中使用的Anaconda發行版
• 通過分類器，回歸器和降維應用機器學習
• 調整算法并為每個數據集找到最佳算法
• 從CSV，JSON，Numpy和Pandas格式加載數據并保存

內容介紹：

這本書分為八章。 第1章介紹了機器學習，Anaconda和Scikit-Learn的主題。 第2章和第3章介紹算法分類。 第2章對簡單數據集進行分類，第3章對復雜數據集進行分類。 第4章介紹了回歸預測模型。 第5章和第6章介紹分類調整。 第5章調整簡單數據集，第6章調整復雜數據集。 第7章介紹了預測模型回歸調整。 第8章將所有知識匯總在一起，以整體方式審查和提出發現。

作者介紹：

David Paper博士是猶他州立大學管理信息系統系的教授。他寫了兩本書-商業網絡編程：Oracle的PHP面向對象編程和Python和MongoDB的數據科學基礎。他在諸如組織研究方法，ACM通訊，信息與管理，信息資源管理期刊，AIS通訊，信息技術案例與應用研究期刊以及遠程計劃等參考期刊上發表了70余篇論文。他還曾在多個編輯委員會擔任過各種職務，包括副編輯。Paper博士還曾在德州儀器（TI），DLS，Inc.和鳳凰城小型企業管理局工作。他曾為IBM，AT＆T，Octel，猶他州交通運輸部和空間動力實驗室執行過IS咨詢工作。 Paper博士的教學和研究興趣包括數據科學，機器學習，面向對象的程序設計和變更管理。

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