使用Python进行数据科学计算与分析应用.pdf

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1、使用Python进行数据科学计算与分析应用易智瑞研究院 卢萌数据科学的发展与展望Python：数据科学的原配工欲善其事：GA Plus 4.1 Jupyter Notebook Server唯快不破：速度、速度、还是速度内容提要数据科学的发展与展望计算机、数学与领域知识数据科学交叉图谱计算机科学与信息技术数学与统计学领域知识与商业分析传统建模数据科学数据科学的两大核心数据分析数据分析使用科学方法、过程和算法从数据中提取有用信息的过程。机器学习机器学习让计算机使用数据“学习”如何执行任务的方法，而不是通过明确编程来执行。数据分析是数据科学的核心，它指的是使用科学方法、过程和算法从数据中提取有用信

2、息的过程。包含了诸如统计分析、数据清洗、数据处理和可视化等步骤，旨在发现、解读和传达数据中的有意义模式。数据分析是数据科学的基石，为机器学习和其他更高级的数据科学方法提供了必要的数据准备和初步洞察。通过分析数据，科学家和分析师可以识别出趋势、建立模型、并提出假设，这为进一步的机器学习和深度学习研究奠定了基础。数据分析机器学习是一种由数据驱动的算法和技术，可以根据数据进行自动完成预测、分类以及聚类等多种分析。机器学习空间领域的机器学习传统领域机器学习 借助空间数据辅助解答问题 地理位置并非关键数据空间领域机器学习 将地理空间特性纳入到计算中 探索几何形状、密度、空间分布以及空间关系人工神经网络（

3、Artificial Neural Network，简称ANN）是一种由简单计算单元（神经元）组成的广泛并行互联的网络，能够模拟生物神经系统的结构和功能。组成神经网络的计算单元（神经元）结构简单，功能有限，但是大量计算单元组合而成的神经网络系统，则具备极其强大的功能与能力。神经网络的构造和发展，具有自发性和自组织性，对于外部而言是一个纯粹的黑盒，无法用具体的语言进行描述和信息传承。人工神经网络对于一组给定的数据（如来自于采样的数据），希望寻找一个恰好通过这些数据点的多项式，来完成建模；如果找不到，则尽量的去找逼近这些数据的多项式，以求更好的拟合。传统建模的局限思考题：这种情况下，如何用一个多项

4、式进行拟合？在平面中，一条直线可以将平面分割开来神经网络如何实现拟合任意结果=+()=1()=0()()0,01,0XY+z判断函数x的系数y的系数结果相加截距b计算结果输入到判定函数输出为0或1当需要拟合的结果不在一个简单平面上的时候=1+1=2+2XY+z1判断函数+z2判断函数+Zn判断函数依次类推=1+1=2+2=3+3XY+z2输出为0或1+z1+z3判断函数判断函数+Zn判断函数判断函数不管多复杂的图形XY+z2输出为0或1+z1+z3判断函数判断函数+Zm判断函数判断函数+zn判断函数扩展到多个图形的判断XY+z2+z1+z3判断函数判断函数+Zn判断函数判断函数+z4判断函数+

5、z2+z1+z3判断函数判断函数+Zn判断函数判断函数+Zn判断函数 三层神经网络可以模拟任意决策面。人工智能著名结论神经网络的精妙之处在于，将前一层的多个输出值再次构造成一个新的线性函数从而进行再判断，以此类推。神经网络不断从线性变为非线性的过程，就是提取数据特征的过程。任意多类问题的拟合，只需要有相对应的输出即可。深度学习与多层神经网络输入参数输出结果若干层计算模拟是“计算机数值模拟方法”的简称。是依靠电子计算机，结合有限元或有限容积的概念，通过数值计算和图像显示的方法，达到对各种工程问题和物理问题乃至自然界各类问题进行研究的目的。在计算机上实现一个特定的计算，非常类似于履行一个物理实验。

6、这时分析人员已跳出了数学方程的圈子来对待物理现象的发生，就像做一次物理实验。计算模拟Python：数据科学的原配人生苦短，you need Python为什么要学写代码？八零后看着乔丹打球长大，所以很多孩子都记住了这句话，然后他们都成为了程序员快来做快来做ITLife is short,you need Python为什么要用Python全书内容如下：全书内容如下：用用 Python全书完全书完Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。Python面向对象脚本特性解释执行从语言代数上来看机器语言以二进展为语言