Einführung in Data Science:
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| 1. Verfasser: | |
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| Weitere Verfasser: | |
| Format: | Buch |
| Sprache: | German English |
| Veröffentlicht: |
Heidelberg
O'Reilly
2016
|
| Ausgabe: | 1. Auflage |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltstext Einführung/Vorwort Auszug/Index Ausführliche Beschreibung Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Titelzusatz auf Umschlag: "Grundprinzipien der Datenanalyse mit Python" |
| Beschreibung: | XV, 329 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 16.5 cm |
| ISBN: | 9783960090212 |
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Datensatz im Suchindex
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Inhalt
Vorwort. XI
1 Einführung 1
Der Aufstieg der Daten. 1
Was ist Data Science?5. 1
Ein motivierendes Szenario: DataSciencester . 3
2 Ein Crashkurs in Python 15
Grundlagen. 15
Über die Grundlagen hinaus. 28
Weiterführendes Material. 37
3 Daten visualisieren 39
matplotlib. 39
Balkendiagramme . 41
Liniendiagramme. 45
Scatterplots. 46
Weiterführendes Material. 49
4 Lineare Algebra 51
Vektoren. 51
Matrizen. 55
Weiterführendes Material . . . . 58
5 Statistik. 59
Einen einzelnen Datensatz beschreiben . 59
64
67
68
69
70
71
71
72
74
75
76
77
81
83
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85
85
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91
92
93
97
99
99
100
103
104
104
106
107
Korrelation.
Das Simpson-Paradoxon.
Weitere Fallstricke von Korrelationen.
Korrelation und Kausalität.
Weiterführendes Material .
Wahrscheinlichkeit
Abhängigkeit und Unabhängigkeit.
Bedingte Wahrscheinlichkeit.
Der Satz von Bayes .
Zufallsvanablen .
Kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Die Normalverteilung.
Der zentrale Grenzwertsatz .
Weiterführendes Material .
Hypothesen und Schlussfolgerungen
Testen statistischer Hypothesen.
Beispiel: Münzwürfe.
p-Werie.
Konfidenzintervalle.
P Hacking .
Beispiel: Durchführen eines A/B-Tests .
Bayessche Inferenz .
Weiterführendes Material .
Die Gradientenmethode
Die Idee hinter der Gradientenmethode .
Abschätzen des Gradienten.
Den Gradienten verwenden.
Auswahl der richtigen Schrittweite.
Anwendungsbeispiel.
Stochastische Gradientenmethode.
Weilerführendes Material .
Inhalt
9 Daten sammeln 109
stdm und stdout . 109
Einlesen von Dateien . 111
Auslesen von Webseiten. 114
Verwenden von APIs . 121
Beispiel: Verwenden der Twitter-APIs . 124
Weiterführendes Material. 127
10 Arbeiten mit Daten 129
Erkunden Ihrer Daten . 129
Bereinigen und Umformen. 135
Manipulieren von Daten. 137
Umskalieren . 141
Hauptkomponentenanalyse . 142
Weiterführendes Material. 148
11 Maschinelles Lernen 149
Modellieren. 149
Was ist maschinelles Lernen? . 150
Overfitting und Underfitting. 151
Genauigkeit. 153
Der Kompromiss zwischen Bias und Varianz . 156
Extraktion und Auswahl von Eigenschaften. 157
Weiterführendes Material. 159
12 k-Nächste-Nachbarn 161
Das Modell. 161
Beispiel: bevorzugte Programmiersprachen . 163
Der Fluch der Dimensionalität . 167
Weiterführendes Material. 173
13 Naive Bayes-Klassifikatoren 175
Ein wirklich primitiver Spam-Filter. 175
Ein anspruchsvollerer Spam-Filter . . . . 176
Implementierung. 178
Inhalt I VII
Testen des Modells. 179
Weiter führendes Material . 182
14 Einfache lineare Regression. 183
Das Modell. 183
Anwenden des Gradientenverfahrens. 186
Maximum-Likelihood-Methode. 187
Weiterführendes Material . 187
15 Multiple Regression 189
Das Modell. 189
Weitere Annahmen bei der Methode der kleinsten Quadrate. 190
Anpassen des Modells. 191
Interpretation des Modells. 192
Anpassungsgüte . 193
Exkurs: Bootstrappmg. 194
Standardfehler von Regressionskoeffizienten. 195
Regulansierung. 197
Weiterführendes Material . 199
16 Logistische Regression 201
Die Aufgabe. 201
Die logistische Funktion . 204
Anwendung des Modells. 206
Anpassungsgüte . 207
Support Vector Machines . 208
Weiterführendes Material . 212
17 Entscheidungsbäume 213
Was ist ein Entscheidungsbaum?.213
Entropie.215
Die Entropie einer Partition.217
Einen Entscheidungsbaum erzeugen.218
Verallgemeinerung des Verfahrens . 221
Random Forests . 223
Weiterführendes Material . 224
VIII
Inhalt
18 Neuronale Netzwerke 225
Perzeptrons. 225
Feed-forward-Netze. 227
Backpropagation. 230
Beispiel: Bezwingen eines CAPTCHA . 231
Weiterführendes Material. 236
19 Clustering 237
Die Idee . 237
Das Modell. 238
Beispiel: Meetups. 239
Die Auswahl von k. 242
Beispiel: Clustern von Farben. 243
Agglomeratives hierarchisches Clustering. 245
Weiterführendes Material. 250
20 Linguistische Datenverarbeitung 251
Wortwolken. 251
N-Gramm-Modelle . 253
Grammatiken . 256
Exkurs: Gibbs-Sampling. 258
Themenmodeliierung. 260
Weiterführendes Material. 265
21 Graphenanalyse 267
Betweenness-Zentralüät. 267
Eigenvektor-Zentralität. 272
Gerichtete Graphen und PageRank. 276
Weiterführendes Material. 279
22 Empfehlungssysteme 281
Manuelle Pflege. 282
Empfehlen, was beliebt ist . 282
Nutzerbasiertes kollaboratives Filtern . 283
Gegenstandsbasiertes kollaboratives Filtern. 286
Weiterführendes Material. 288
Inhalt | IX
23 Datenbanken und SQL 289
CREATE TABLE und INSERT.289
UPDATE .291
DELETE .292
SELECT.292
GROUP BY .294
ORDER BY .296
JOIN.2 97
Subqueries.300
Indexstrukturen .300
Optimierung von Anfragen . 301
NoSQL .301
Weiterführendes Material .302
24 MapReduce 303
Beispiel: Wörter zählen. 303
Warum MapReduce?.303
MapReduce verallgemeinert. 306
Beispiel: Statusmeldungen analysieren . 307
Beispiel: Matrizenmultiplikation. 308
Eine Randbemerkung: Combiners . 310
Weiterführendes Material . 310
25 Gehet hin und praktizieret Data Science 313
IPython . . 313
Mathematik .3^4
Nicht bei null starren.
Finden Sie Daten.
Data Science in der Praxis .
Index 321
X I Inhalt |
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| author | Grus, Joel |
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Beschreibung
Sonderstandort Fakultät
| Signatur: |
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| Exemplar 1 | nicht ausleihbar Checked out – Rückgabe bis: 31.12.2099 Vormerken |
THWS Schweinfurt Zentralbibliothek Lesesaal
| Signatur: |
2000 ST 530 G892 |
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| Exemplar 1 | ausleihbar Checked out – Rückgabe bis: 28.04.2025 Vormerken |