Опануй числа! Наука про дані для нефахівців

Оглавление Опануй числа! Наука про дані для нефахівців

Вступне слово
Передмова
Чому наука про дані?
 
1. Коротко про основи   
1.1. Підготовка даних
1.2. Відбір алгоритму
1.3. Налаштування параметрів
1.4. Оцінювання результатів
1.5. Підсумки
 
2. Кластеризація методом к-середніх
2.1. Визначення кластерів клієнтів
2.2. Приклад. Особисті профілі кіноглядачів
2.3. Визначення кластерів
2.4. Обмеження
2.5. Підсумки
 
3. Метод головних компонент
3.1. Дослідження поживної цінності продуктів харчування
3.2. Головні компоненти
3.3. Приклад. Аналіз груп продуктів харчування
3.4. Обмеження
3.5. Підсумки
 
4. Асоціативні правила
4.1. Виявлення моделей закупівель
4.2. Підтримка, достовірність і підйом
4.3. Приклад. Трансакції з продажу продуктів харчування
4.4. Принцип апріорі
4.5. Обмеження
4.6. Підсумки
 
5. Аналіз соціальних мереж
5.1. Відображення взаємозв’язків
5.2. Приклад. Геополітика в торгівлі зброєю
5.3. Лувенський метод
5.4. Алгоритм Page Rank
5.5.    Обмеження
5.6.    Підсумки
 
6. Регресійний аналіз
6.1. Побудова лінії тренду
6.2. Приклад. Прогнозування цін на житло
6.3. Градієнтний спуск
6.4. Коефіцієнти регресії
6.5. Коефіцієнти кореляції
6.6. Обмеження
6.7. Підсумки
 
7. Метод к-найближчих сусідів і виявлення аномалій
7.1. Експертиза харчових продуктів
7.2. Птахи одного польоту
7.3. Приклад. Різниця в дистиляції вина
7.4. Виявлення аномалій
7.5. Обмеження
7.6. Підсумки
 
8. Метод опорних векторів
8.1. «Ні» чи «О, ні»?
8.2. Приклад. Прогнозування серцево-судинних захворювань
8.3. Визначення оптимальної межі
8.4. Обмеження
8.5. Підсумки
 
9. Дерево ухвалення рішень
9.1. Прогнозування виживання в умовах катастрофи
9.2. Приклад. Урятування з «Титаніка»
9.3. Створення дерева ухвалення рішень
9.4. Обмеження
9.5. Підсумки
 
10. Випадкові ліси
10.1. Мудрість натовпу
10.2. Приклад. Прогнозування злочинності
10.3. Ансамблі
10.4. Бутстрепова агрегація (Бегінг)
10.5. Обмеження
10.6. Підсумки
 
11. ІІейропні мережі
11.1. Створення мозку
11.2. Приклад. Розпізнавання рукописних цифр
11.3. Компоненти нейронної мережі
11.4. Правила активації
11.5. Обмеження
11.6. Підсумки
 
12. А/В-тестування та багаторукі бандити
12.1. Основи A/В тестування
12.2. Обмеження A/В тестування
12.3. Стратегія зменшення епсилон
12.4. Приклад. Багаторукі бандити
12.5. Цікавий факт. Ставка на переможця
12.6. Обмеження стратегії зменшення епсилон
12.7. Підсумки
 
Додатки
Додаток А. Огляд алгоритмів навчання без учителя 
Додаток Б. Огляд алгоритмів навчання з учителем 
Додаток В. Список параметрів для налаштування
Додаток Г. Інші метрики оцінювання
Глосарій
Джерела даних і посилання
Про авторів