@lPolar
data scientist

Подборка книг по data science на python?

Всем привет!
На протяжении достаточно долгого времени занимаюсь data-science - модели, оценка параметров, тестирование гипотез и т.д.
Однако я ощущаю некую бессистемность знаний по этому вопросу, характерный пример - я знаю, как работают смеси гауссиан и как они могут применяться при кластеризации, умею использовать их с помощью sklearn, но не знаю как работает EM-алгоритм. Таких примеров у меня достаточно много, и я ощущаю себя code-monkey - я вроде как строю модели, но глубокого понимания математики и методов, используемых в этих моделях, мне явно нехватает.
В связи с этим хочу почитать какую-нибудь увесистую, фундаментальную книжку о алгоритмах, методах и моделях, используемых в data-science (на русском или английском - не имеет значения). Подскажите, с чего начать?
  • Вопрос задан
  • 7440 просмотров
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 2
@a4tunado
У scikit хорошая документация в том числе и с математическими выкладками алгоритмов, например вот про кластеризацию: scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html

Там же есть ссылки на более детальное описание алгоритмов.

Если хочется прокачаться именно в алгоритмах, то очень рекомендую он-лайн курс https://www.coursera.org/course/ml
Ответ написан
@Montgomeri
Хорошие материалы:
https://sites.google.com/site/fyuugisdfsw/pdf-pyth... - основа основ.
https://proglib.io/p/7-python-books/ - подборка.
https://bookflow.ru/tag/python/ - подборка.
https://www.amazon.co.uk/Python-Users-Data-Science... - тоже интересная вещь, если осуществляете переход с R.
https://proglib.io/p/python-vs-r/ - ну и, собственно, что сейчас выруливает: R или Py.
Ответ написан
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Войти через центр авторизации
Похожие вопросы