书目

精通数据科学算法

内容简介

数据科学（DataScience）是从数据中提取知识的技术，是一门有关机器学习、统计学与数据挖掘的交叉学科。数据科学包含了多种领域的不同元素，包括信号处理、数学、概率模型技术和理论、计算机编程、统计学等。本书讲解了7种重要的数据分析方法，它们分别是k最近邻算法、朴素贝叶斯算法、决策树、随机森林、k-means聚类、回归分析以及时间序列分析。全书共7章，每一章都以一个简单的例子开始，先讲解算法的基本概念与知识，然后通过对案例进行扩展以讲解一些特殊的分析算法。这种方式有益于读者深刻理解算法。本书适合数据分析人员、机器学习领域的从业人员以及对算法感兴趣的读者阅读。

作者简介

DávidNatingga于2014年毕业于伦敦帝国理工学院的计算与人工智能专业，并获工程硕士学位。2011年，他在印度班加罗尔的Infosys实验室工作，研究机器学习算法的优化。2012~2013年，他在美国帕罗奥图的Palantir技术公司从事大数据算法的开发工作。2014年，作为英国伦敦PactCoffee公司的数据科学家，他设计了一种基于顾客口味偏好和咖啡结构的推荐算法。2017年，他在荷兰阿姆斯特丹的TomTom工作，处理导航平台的地图数据。他是英国利兹大学计算理论专业的博士研究生，研究纯数学如何推进人工智能。2016年，他在日本高等科学技术学院当了8个月的访问学者。

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