数据可视化之美中文版

Julie Steele&Noah lliinsky 编;祝洪凯 李妹芳 译
Julie Steele&Noah lliinsky 编;祝洪凯 李妹芳 译

在《数据可视化之美》中,20多位可视化专家包括艺术家、设计师、评论家、科学家、分析师、统计学家等,展示了他们如何在各自的学科领域内开展项目。


目录

第1章论美
第2章曾经的堆叠时间序列
第3章Wordle
第4章色彩:数据可视化的“灰姑娘”
第5章信息映射:重新设计纽约地铁图
第6章飞行模式:深入探索
第7章你的选择揭示你是谁:社会模式的挖掘和可视化
第8章美国参议院社交图(1991~2009)的可视化
第9章鸟瞰图:搜索和发现
第10章从社交网络可视化的混杂之中寻找美丽的感悟…………

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数据挖掘的概念与技术 原书第3版

Jiawei Han
Jiawei Han

Jiawei Han,伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系教授。
本书全面地讲述数据挖掘领域的重要知识和技术创新。在第1版内容相当全面的基础上,第2版展示了该领域的最新研究成果,例如挖掘流、时序和序列数据以及挖掘时间空间、多媒体、文本和Web数据。


目录

1.1 为什么进行数据挖掘
1.1.1 迈向信息时代
1.1.2 数据挖掘是信息技术的进化
1.2 什么是数据挖掘
1.3 可以挖掘什么类型的数据
1.3.1 数据库数据
1.3.2 数据仓库
1.3.3 事务数据
1.3.4 其他类型的数据
1.4 可以挖掘什么类型的模式

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Python编程快速上手——让繁琐工作自动化

Al Sweigart 著;王海鹏 译
Al Sweigart 著;王海鹏 译

Al Sweigart是一位杰出Python程序员,他还是《Python 密码学编程》、《Python 游戏编程快速上手》和《Python 和Pygame 游戏开发指南》的作者。
本书是一本面向实践的Python编程实用指南。本书的目的,不仅是介绍Python语言的基础知识,而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。


目录

第1章 Python基础
1.1 在交互式环境中输入表达式
1.2 整型、浮点型和字符串数据类型
1.3 字符串连接和复制
1.4 在变量中保存值
1.4.1 赋值语句
1.4.2 变量名
1.5 第一个程序
1.6 程序剖析
1.6.1 …………

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Python数据分析与挖掘实战

张良均 / 王路 / 谭立云 / 苏剑林
张良均 / 王路 / 谭立云 / 苏剑林


10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员,10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发,以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线,深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程,实践性极强。


目录

第1章 数据挖掘基础
1.1 某知名连锁餐饮企业的困惑
1.2 从餐饮服务到数据挖掘
1.3 数据挖掘的基本任务
1.4 数据挖掘建模过程
1.4.1 定义挖掘目标
1.4.2 数据取样
1.4.3 数据探索
1.4.4 数据预处理
1.4.5 …………

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机器学习

[美] 米歇尔(Mitchell T.M.) 著,曾华军 等 译
[美] 米歇尔(Mitchell T.M.) 著,曾华军 等 译


Tom M.Mitchell,是卡内基梅隆大学的教授,讲授“机器学习”等多门课程;美国人工智能协会(AAAL)的主席;美国《Machine Learning》杂志、国际机器学习年度会议(ICML)的创始人;多种技术杂志的撰稿人,曾发表过许多文章,出版过多本专著,是机器学习领域的知名学者。
《机器学习/计算机科学丛书》展示了机器学习中核心的算法和理论,并阐明了算法的运行过程。综合了许多的研究成果,例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等,并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。


目录

1.1 学习问题的标准描述
1.2 设计一个学习系统
1.2.1 选择训练经验
1.2.2 选择目标函数
1.2.3 选择目标函数的表示
1.2.4 选择函数逼近算法
1.2.5 最终设计
1.3 机器学习的一些观点和问题
1.4 如何阅读本书
1.5 …………

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mysql SQL必知必会(第3版)

[英]Ben Forta 著,钟鸣 刘晓霞 等译
[英]Ben Forta 著,钟鸣 刘晓霞 等译


Ben Forta是世界知名的技术作家,也是Adobe技术界最为知名的专家之一,目前担任Adobe公司的高级技术推广专家。
本书没有涉及理论,而是从实践出发,由浅入深地讲解了广大读者所必需的SQL 知识,适用于各种主流数据库


目录

第1章 了解SQL
第2章 检索数据
第3章 排序检索数据
第4章 过滤数据
第5章 高级数据过滤
第6章 用通配符进行过滤
第7章 创建计算字段
第8章 使用数据处理函数
第9章 汇总数据
第10章 …………


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大数据分析的案例、方法与挑战

黄志洪
黄志洪


中山大学海量数据与云计算研究中心


数据分析者面临的问题

  • 数据日趋庞大,无论是入库和查询,都出现性能瓶颈
  • 用户的应用和分析结果呈整合趋势,对实时性和响应时间要求越来越高
  • 使用的模型越来越复杂,计算量指数级上升
  • 传统技能无法应对大数据:R、SAS、SQL2

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Python数据挖掘入门与实践

[澳] Robert Layton 著;杜春晓 译
[澳] Robert Layton 著;杜春晓 译

Robert Layton计算机科学博士,网络犯罪问题和文本分析方面的专家。
本书作为数据挖掘入门读物,介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法,通过循序渐进地讲解算法,带你轻松踏上数据挖掘之旅。


目录

第1章  开始数据挖掘之旅
1.1  数据挖掘简介
1.2  使用Python和IPython Notebook
1.2.1  安装Python
1.2.2  安装IPython
1.2.3  安装scikit-learn库
1.3  亲和性分析示例
1.3.1  什么是亲和性分析
1.3.2  商品推荐 
1.3.3  …………

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机器学习实战[英文版]

Peter Harrington 著。译者: 李锐 / 李鹏 / 曲亚东 / 王斌
Peter Harrington 著。译者: 李锐 / 李鹏 / 曲亚东 / 王斌


Peter Harrington拥有电气工程学士和硕士学位,他曾经在美国加州和中国的英特尔公司工作7年。拥有5项美国专利,在三种学术期刊上发表过文章。他现在是Zillabyte公司的首席科学家。
全书通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据,进行数据分析及可视化。


目录

第1章 机器学习基础
1.1  何谓机器学习
1.1.1  传感器和海量数据
1.1.2  机器学习非常重要
1.2  关键术语
1.3  机器学习的主要任务
1.4  如何选择合适的算法
1.5  开发机器学习应用程序的步骤
1.6  Python语言的优势
1.6.1  …………

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Python基础教程(第3版)

Magnus Lie Hetland 著 ; 袁国忠 译
Magnus Lie Hetland 著 ; 袁国忠 译

Magnus Lie Hetland挪威科技大学副教授,教授算法;黑客,喜欢钻研新锐编程语言,是Python语言的坚定支持者。
本书是经典的Python入门教程,层次鲜明、结构严谨、内容翔实,特别是后面几章,作者将前面讲述的内容应用到10个引人入胜的项目中,并以模板的形式介绍了项目的开发过程,手把手教授Python编程实践,让读者从项目中领略Python的真正魅力。


目录

第 1 章 快速上手:基础知识
第 2 章 列表和元组
第 3 章 使用字符串
第 4 章 当索引行不通时
第 5 章 条件、循环及其他语句
第 6 章 抽象
第 7 章 再谈抽象
第 8 章 异常
第 9 章 魔法方法、特性和迭代器
第 10 章 …………

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