数据科学算法实践：Python与R语言实现

"《数据科学算法》是一本2017年出版的英文教材，作者是Brian Steele、John Chandler和Swarna Reddy。该书共456页，以EPUB格式提供，大小为2.38 MB，适用于对数据科学感兴趣的读者。书中的内容涵盖了数据科学中的基础原理、算法和数据处理，特别强调了算法在数据分析中的核心地位。通过清晰且直观的数学和统计学解释，使得算法变得透明易懂。同时，书中融入了Python和R编程语言的学习，以及真实数据分析案例，帮助读者提升适应不同问题并进行创新分析的能力。全书分为三部分：数据减少、从数据中提取信息以及预测分析。此外，书中包含针对不同难度的练习题，适合作为数据科学课程的教材或自学资源。" 这本书的三个主要部分如下： 1. 数据减少：这部分首先介绍数据减少的概念，如数据映射和信息提取。第二章探讨了关联统计学，这是可扩展算法和分布式计算的数学基础。关于分布式计算的实际应用，书中专门讨论了Hadoop和MapReduce。 2. 从数据中提取信息：线性回归和数据可视化是这部分的主要内容。为了提供一个实际的数据分析示例，作者专门用一章来讨论医疗保健分析，这对于那些对利用疾病控制和预防中心行为风险因素监测系统的大而复杂数据集感兴趣的从业者来说极具价值。 3. 预测分析：这部分介绍了两个基础且广泛应用的算法——k近邻算法和朴素贝叶斯，并专设一章讲解预测。最后一章关注流数据，教程中使用的数据流来自Twitter API和NASDAQ股票市场。 《数据科学算法》适合对数据科学有高级需求的本科和研究生学习，特别是数学、统计学和计算机科学专业的学生。尽管有低门槛的先修课程要求，但只要有概率论或统计学的基础课程，了解向量和矩阵，并具备编程经验的学生都能顺利阅读。每章末尾都有面向数据科学实践者的创新扩展，包含不同难度的习题，使本书成为自学者和专业人士的理想资源。