從資料處理到圖論實踐——用Python及AI最強工具預測分析

{{ _getLangText('m_detailInformation_goodsAuthorText') }}姜偉生
{{ _getLangText('m_detailInformation_goodsPublisherText') }}深智
2025年08月19日
ISBN:9786267757147
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從資料處理到圖論實踐―用Python及AI最強工具預測分析


編寫特色


數學 + 藝術——全圖解,極致視覺化,讓數學思想躍然紙上、生動有趣、一看就懂,同時提高大家的資料思維、幾何想像力、藝術感。

零基礎——從零開始學習 Python 程式設計,從寫第一行程式到架設資料科學和機器學習應用,儘量將陡峭學習曲線拉平。

知識網路——打破數學板塊之間的門檻,讓大家看到數學代數、幾何、線性代數、微積分、機率統計等板塊之間的聯繫,編織一張綿密的數學知識網路。

動手——授人以魚不如授人以漁,和大家一起寫程式、創作數學動畫、互動 App。

學習生態——構造自主探究式學習生態環境「紙質圖書 + 程式檔案 + 視覺化工具 + 思維導圖」,提供各種優質學習資源。

理論 + 實踐——從加減乘除到機器學習,叢書內容安排由淺入深、螺旋上升,兼顧理論和實踐;在程式設計中學習數學,學習數學時解決實際問題。

 


六大板塊


資料處理、時間資料、圖論基礎、圖的分析、圖與矩陣、圖論實踐。這六大板塊都緊緊圍繞一個主題—資料!


 


核心內容


 


遺漏值視覺化與插補方法:提升金融與醫療資料的完整性與可用性

離群值偵測與圖形分析技巧:應用直方圖與散布圖,提升資料的穩健性

距離計算與相似度評估:聚類、分類與資料比對的核心運算

從矩陣運算到特徵工程:建構資料分析的數學基礎與特徵空間

時間序列資料建模與分解:提取趨勢與週期變化,進行銷售與市場預測

高斯過程與回歸建模:以核函數掌握資料變化,實現時間與空間預測

圖論與關聯性矩陣分析:掌握社群網路連接性與影響力的核心結構