数据科学：理论、模型、算法与分析 / Data Science：Theories, Models, Algorithms…

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：作者 Sanjiv Ranjan Das 是 Santa Clara 大学商学院金融与数据科学教授。这本书是作者为其课程《Machine Learning with R》开发整理的课堂笔记。 ◉ 目录： 数据科学的艺术 起步：数学基础 开源：R语言建模 更多：数据处理与其他 方差均值：马科维茨优化 从经验中学习：贝叶斯定理 自然语言：从新闻中提取信息 巴斯模型 提取维度：判别和因子分析 竞标：拍卖 截断和估计：有限的因变量 乘风破浪：傅里叶分析 建立联系：网络理论 统计大脑：神经网络 聚类分析和预测树