学习《精通数据科学从线性回归到深度学习》PDF+代码分析
数据科学内容广泛，涉及到统计分析、机器学习以及计算机科学三方面的知识和技能。学习数据科学，推荐学习《精通数据科学从线性回归到深度学习》。
针对技术书籍，最好的阅读方法是对照每一章的示例代码，动手实现所讨论的模型。这样会极大加深自己对模型的理解和实践能力，否则就会像读小说一样，阅读时感觉不错，但实际使用时就无从下手了。配套代码则兼容Python 3和Windows系统。
学习参考：
《精通数据科学从线性回归到深度学习》PDF，432页，带书签目录，文字可以复制。
配套源代码。作者：唐亘
下载: https://pan.baidu.com/s/1cCXu5PtPlmL7cZGIbU9uTg
提取码: 9msk
《精通数据科学从线性回归到深度学习》分为13章，最初的3章主要介绍数据科学想要解决的问题、常用的IT工具Python以及这门学科所涉及的数学基础。第4-7章主要讨论数据模型，主要包含三方面的内容：一是统计中最经典的线性回归和逻辑回归模型；二是计算机估算模型参数的随机梯度下降法，这是模型工程实现的基础；三是来自计量经济学的启示，主要涉及特征提取的方法以及模型的稳定性。接下来的8-10章主要讨论算法模型，也就是机器学习领域比较经典的模型。这三章依次讨论了监督式学习、生成式模型以及非监督式学习。
目前数据科学最前沿的两个领域分别是大数据和人工智能。第11章将介绍大数据中很重要的分布式机器学习，最后两章讨论人工智能领域的神经网络和深度学习。
《精通数据科学从线性回归到深度学习》通俗易懂，理论和实践相结合，可供数据科学家和数据工程师学习，也适合对数学科学有强烈兴趣的初学者使用。
数据科学中统计学占有相当重要的地位，推荐学习《面向数据科学家的实用统计学》。
《面向数据科学家的实用统计学》高清中文PDF，242页，带目录，文字可复制。
《面向数据科学家的实用统计学》高清英文PDF，409页，带目录，文字可复制。
配套源代码。
下载：https://pan.baidu.com/s/1Vr_gGBsFP0FynMotLl05mA
《面向数据科学家的实用统计学》解释了数据科学中至关重要的统计学概念，介绍如何将各种统计方法应用于数据科学。作者以易于理解、浏览和参考的方式，引出统计学中与数据科学相关的关键概念；解释各统计学概念在数据科学中的重要性及有用程度，并给出原因。
《面向数据科学家的实用统计学》的作者是统计学领域大咖， Statistics.com统计学教育学院的创立者兼院长，重采样统计软件的开发者。
统计学的书市面上有不少了，但能从应用角度把统计学一些关键概念讲明白的不多。虽然书名说是”面向数据科学家“的，但适合所有人用来学习和巩固统计学基础。
数据科学家是目前热门的职业之一。一个数据科学家所需的技能是商业洞见、数据模型思维和工程能力三位一体的结合。《深入浅出数据科学》全面介绍了成为合格数据科学家所需的知识、技能和工作流程，内容全面、技术实用。
《深入浅出数据科学》高清中文PDF，336页，带书签目录，文字可以复制。
《深入浅出数据科学》高清中文PDF，389页，带书签目录，文字可以复制。
配套源代码。
下载: https://pan.baidu.com/s/1OFjbshaQ8n5QFE3xwvrEUg
提取码: m5n3
《深入浅出数据科学》分为13章，其中第1～3章介绍数据科学；
第4～8章介绍数学知识，包括统计学和概率论；
第9章介绍数据可视化；第10～12章介绍机器学习；
第13章介绍案例。
各个章节内容均由浅入深，同时通过案例和Python代码，使读者掌握实战技能。 《深入浅出数据科学》适合有志于成为数据科学家的师生或业界新手，同时也适合经验丰富的职场老手参考。
如果有一定的数据分析与机器学习理论与实践基础，《Python数据科学手册》是绝佳选择。
《Python数据科学手册》高清中文PDF，474页，带书签目录，文字可以复制。
《Python数据科学手册》高清英文PDF，548页，带书签目录，文字可以复制。
配套源代码。
下载: https://pan.baidu.com/s/1cE7VsR115Bgg7Yb-axrdfw
提取码: 9n94
《Python数据科学手册》共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；第4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能；第5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。适合有编程背景，并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。
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