数据科学

本书是一本数据科学的入门教材，本书介绍了数据清洗与预处理、数据可视化、线性回归、线性分类、重抽样、模型选择与正则化、决策树与组合学习、支持向量机、神经网络、无监督学习等数据科学领域用到的主要工具、算法，并在最后几个章节中介绍了推荐系统、文本挖掘、社交网络识别和并行计算等数据科学的具体应用场景。书中每个知识点尽量从实际的应用案例出发，从数据出发，以问题为导向，再解决问题中学习数据挖掘、机器学习等数据科学相关方法。