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java自学网（www.javazx.com）-java论坛，java电子书推荐：《深入浅出数据科学》
: a& |3 M, h- R" c. y; q9 Vjava电子书推荐理由：数据科学家是目前热门的职业之一。本书全面介绍了成为合格数据科学家所需的知识、技能和工作流程，是一本内容全面的实用性技术图书。 本书分为13章，其中第1～3章介绍数据科学；第4～8章介绍数学知识，包括统计学和概率论；第9章介绍数据可视化；第10～12章介绍机器学习；第13章介绍案例。各个章节内容均由浅入深，同时通过案例和Python代码，使读者掌握实战技能。 本书适合有志于成为数据科学家的师生或业界新手，同时也适合经验丰富的职场老手参考。& U' Y9 S" c: f
$ N! L, v; b. G% { Y作者：[美] 斯楠·奥兹德米尔（Sinan Ozdemir）& A1 n7 b c" K8 u
出版社：人民邮电出版社* U' \4 D' U7 n# O2 W4 Q
出版时间：2018年10月 % n H7 |0 `2 s8 F& Q7 S5 S% p
书籍价格：69.00元
+ `* M0 H2 B2 ~: u3 T( t5 U6 o$ w% L
. ~2 N+ O) p+ x3 z( E* F% w- R
# O- S# P( X, n; t
java电子书目录：# r9 @, ^ l. C8 G5 E' E
第 1章 如何听起来像数据科学家 19 D. }) H; m; q4 P% W
8 m* N l+ B8 M' _1.1 什么是数据科学 3
) A' Y' _/ Z5 s1 z1 d( ~( I6 g/ h4 y% `7 v) n& z+ @# n" P
1.1.1 基本的专业术语 3
/ k* p! u$ d0 [ d. M$ O. ^
# f, N) A) m j6 G) F a: w1 @1.1.2 为什么是数据科学 49 A' T( E+ m+ u3 C& d" C" I
) t5 u3 m6 f7 [2 j. E
1.1.3 案例：西格玛科技公司 4
6 A' h9 a L. p8 ^4 ~" I
! } t1 F0 I7 N" c1.2 数据科学韦恩图 5
9 m/ _/ B9 n+ S
( `7 p. [* }) w6 o' J y/ H _8 k1.2.1 数学 7; j8 {2 r8 T8 ~- f
- Z' `* [9 P( k1.2.2 计算机编程 8
( c$ e* F# Y( X1 g& x# ]; ^$ ~% j
( I4 f9 w7 t; U* }' Z# ?' G/ w; i1.2.3 为什么是Python 9
; F6 m, T3 a6 f0 {+ ?0 A# W+ y. S2 [* H g" q& P
1.2.4 领域知识 132 C( N1 T( D, ^. z) i: E
4 O1 \/ v2 X% t5 D1.3 更多的专业术语 14
5 `. j. {% r; F+ ^9 s+ j& c, X8 S5 B- s8 Z+ K8 b
1.4 数据科学案例 151 ~/ @5 x! j$ y) w, x2 F
; o$ R9 l4 b' v- z6 h' [4 \1.4.1 案例：自动审核政府文件 16: o3 q; b! ]0 k( E
' G- a" T6 M8 F! k! T
1.4.2 案例：市场营销费用 17% m7 P" V! P& D' J; K4 E/ C/ u, j
9 G$ U9 U0 [% \& m+ y. e
1.4.3 案例：数据科学家的岗位描述 18
# u& x3 O* H+ x: t) k! k7 T* V6 l& ?/ q! @
1.5 总结 212 v, S5 d9 ?9 ]; J+ ?
7 x" ^2 e. B! B; I# w* _, e/ v! E" N$ Y. k3 j
' c! E* f' R% o5 h
第 2章 数据的类型 232 C5 [" `9 L/ V
# U: K* z8 N* v6 A# R8 D2.1 数据的“味道” 23
. I/ s0 m7 ~6 R' [8 k4 u# m R( A# V; p, S ~' v! }* c
2.2 为什么要进行区分 248 ?* W3 _6 @* j' G. D; z
+ `) |# {; M: f' c0 g
2.3 结构化数据和非结构化数据 24& i& S7 ]( P+ m, N Z8 ^+ H. G
~0 a* b% Z/ E3 s7 M+ [6 K0 ~2.4 定量数据和定性数据 28% Q" c. J! P. p
* |8 q5 q* G4 \. F0 |: ]2.4.1 案例：咖啡店数据 28
+ w; p: T+ R9 E( m' w
$ @1 D' F9 F0 D( ]2.4.2 案例：世界酒精消费量 30; @5 p* O! l# b* |6 c. Q! [
2 G. p* ` C6 W' K, s
2.4.3 更深入的研究 32
; n3 M8 Q" ~ K. J% R2 I3 s" S$ h4 |. F e/ e! ~' x
2.5 简单小结 33
3 \8 f' M. L k8 M& {2 M* u- R3 I9 v2 [1 i4 U6 h; J# o
2.6 数据的4个尺度 33) E6 }, ^- C# ^. C, v
9 N0 l) j0 ?7 t& L9 F! N
2.6.1 定类尺度 34
7 `3 j6 M/ W, Y6 P5 t7 N
" @. V/ a5 M* E# |3 R2.6.2 定序尺度 35
5 F; F1 u* k4 `' `2 a" y* ~2 I/ q+ G6 I& G8 ]
2.6.3 定距尺度 37: q) R& Z; i" X: W/ j& }
5 e3 Z% f* R% F) T( M
2.6.4 定比尺度 41/ \6 P( g) K! U5 {, {4 c! u: _' D
* z+ u# \, H( m
2.7 数据是旁观者的眼睛 42: b7 M1 M& W) t- k7 c, @& q ~
] n" L G, {. m2.8 总结 43
7 F, p8 t5 T8 J& _0 z* b+ d+ y) q" }7 d; c
~- V8 K' ~9 e
2 |, d; i5 ?# y9 L第3章 数据科学的5个步骤 44
1 E/ F5 w* _3 N5 d, m6 U
. p; @/ ]9 A; r2 ~3.1 数据科学简介 442 L) E8 I( a0 \+ X3 Y
& G3 d% ?, T! X/ k# S3.2 5个步骤概览 45* a% T1 l! y1 c% O4 j! o& H
& n6 n% w* ^; D& w3.2.1 提出有意思的问题 45
7 x7 H3 W: _, i
" s5 m6 q3 P; {9 j3.2.2 获取数据 45( c7 S9 h9 s/ J* |
! m# B2 _/ t8 J1 `; [- N
3.2.3 探索数据 45
- Q+ \$ F( \- o" t- E
( a s5 c5 \8 _% v: Y9 j& f1 m3.2.4 数据建模 46
- S# U" F7 i6 @5 }5 }
W- K9 I/ M5 |' \" T) s3.2.5 可视化和分享结果 46' L' ?: U1 s0 l6 b) s. |: ~
1 V& H& F8 G- _. d6 z7 K; e! U1 J3.3 探索数据 46
* e& M% [5 l7 ]: X5 H+ C7 |" [5 M2 p$ i, x6 v1 r' c
3.3.1 数据探索的基本问题 477 A/ m* M; H9 H/ S% I1 u
" o0 l+ t7 c8 D7 j0 V7 V/ }3.3.2 数据集1：Yelp点评数据 487 D; ~: a+ {2 W, q( a% D
5 y1 r: Z: ?+ }
3.3.3 数据集2：泰坦尼克 56
) J4 ?' h- i% I0 X2 b( R" J# U) y: j" B" k! B1 M5 C: m3 O
3.4 总结 60
) s) S4 l( }) p0 k# i6 O2 A/ r. k! I3 ?' p
8 x9 j' J1 v$ i/ i9 B4 n' J3 R1 k2 m) j( G4 b1 h- M
/ p. W0 e# w, e+ p$ e( E% B/ G$ O第4章 基本的数学知识 61* Y: b& e& H6 o; E: U ?
( v1 Y% k. N' N9 }3 B
4.1 数学学科 61: N; b$ ^& d, Y) u
% M0 w6 W1 f: M, v" N4.2 基本的数学符号和术语 62
: P% m+ {! R7 E/ w6 o# L2 t
3 I: y+ c4 q' |! |; q5 ~4.2.1 向量和矩阵 62
' {* H, d+ j' f7 z6 R
% s8 G+ f# |0 W6 j% O7 }5 h2 S# w4.2.2 算术符号 65; k, }" g1 {4 d4 J- [
! x x- _* \1 f' X0 x$ z
4.2.3 图表 68
4 Z# L9 Z8 O2 D0 v* f. @3 Y$ e: a& N* R2 x1 t! o$ @ \; }3 A
4.2.4 指数/对数 698 V* g- [+ w% f; g6 k6 c7 `
! l. F( T& f K, [+ V" M* {
4.2.5 集合论 71/ F) X8 \1 ^! U% g8 n9 [
0 b; b1 y1 L( R) g
4.3 线性代数 74: \% a" o4 P! `1 J9 |
+ @" e# c% ?2 S4.4 总结 78
8 ~$ r: ~6 v2 I7 B: v
) }, S7 h+ k6 [/ y$ @# }& G4 e6 @$ B. C* g5 L4 f6 Z y6 M
( x. P8 T7 r4 r1 @' c0 i- }, e
第5章 概率论入门：不可能，还是不太可能 79
# Y, s/ R" a& s& i
7 A0 C: a* K+ F, n: s: U) l+ v/ V1 S5.1 基本的定义 79
1 Z4 W, C9 H2 V7 F' {- l
& x( o9 b G. h0 u9 x$ O1 l5.2 概率 80
* i$ Z$ e# B$ V* c2 s
1 P8 _0 d. k3 n7 i8 {' g; h" {5.3 贝叶斯VS频率论 81
/ B' u1 T+ C" d: h e7 T. o3 e$ I: K8 w. b% D/ o2 x
5.4 复合事件 845 O: S2 n0 U) ~ D
5 i4 r0 e3 P Z* j5.5 条件概率 86
7 i: S8 b0 y# r2 O
# [& p' x7 B5 ]: b5.6 概率定理 87) M. C/ z* ]' k2 R8 v0 y
8 w1 Q2 J" B# s: z5.6.1 加法定理 87
, u# a% a, V' L' U& v
8 P4 I) C& g3 V3 ]/ U5.6.2 互斥性 88
* x% y9 n1 Z+ [, x: H$ n ~
1 \/ s# N, O. u1 Y3 m4 ~) M5.6.3 乘法定理 88( F ]7 H1 t! X5 |8 G) M
/ o- h6 K3 o% b, \2 c5.6.4 独立性 89
1 |+ x$ U2 M( t9 o$ E6 O
0 x' X! ~- t5 S2 U- d. {5.6.5 互补事件 89
/ K2 T |* p- v2 i
) b- E. \2 _7 D# Q$ ?5.7 再进一步 91/ F% Z9 y2 g+ B9 n- Z' w C, h" t/ [
: w& j9 ^# V0 x9 T7 t
5.8 总结 92
3 R7 N# k7 E, i! L5 T# {$ P/ N
8 s7 \4 I6 Y: V1 y
, D/ L4 |. u$ E( n* p [, Q* u; R4 Z0 M7 }, F% P1 L1 J
第6章 高等概率论 93. N, F$ L/ y1 A' Q4 u) l$ C
6 b& L1 J* \$ N6.1 互补事件 93* z0 a" _8 \( Q' d0 F
! t+ @* Q2 l [' k9 y' L6 \! d( |0 I6.2 重温贝叶斯思想 94/ N6 ^; Z' ?6 C
; X' n9 M0 A1 @' M! E! V6.2.1 贝叶斯定理 94; I; `: [0 N. {; D! X( H8 w1 I
& D; p* f! r: l6.2.2 贝叶斯定理的更多应用 970 y4 R% z/ m ?9 X" |4 \
, X, ]; l# G$ J% D, {- a5 ~
6.3 随机变量 100
4 }+ R, F. r: Y( b" t9 f: X/ f7 E0 n% p; k( y8 S- C% U
6.3.1 离散型随机变量 1013 U* }; k) y% P% R; ]* x6 ?% n
% l" F& c" Y' i, z0 [, U i6.3.2 连续型随机变量 1107 B! Y5 E4 |. N6 L$ P5 |
8 q! ~7 Q; i" l5 g
6.4 总结 113
3 C, J7 i, c+ F' l. G$ O) g% i: j2 Z
1 q: L" w+ D/ B" `& f, M5 i; d5 w; K
3 M5 l0 W8 K v: `第7章 统计学入门 1144 C. a5 a; E. n% X; f* X4 X0 w
; s* J9 K" A4 N. \' O6 D6 N7.1 什么是统计学 114
) n* P" ]7 V. d, c( ?4 ]1 H
: w$ o4 w, q7 b3 v7.2 如何获取数据 1153 t1 `, [, m4 Y) F: O- Z) m
: }1 z N& O$ A3 C% H7.3 数据抽样 1187 M8 k( V6 U2 ]/ f4 ]
* A* i/ O" z, b! I$ w* X# b) Q
7.3.1 概率抽样 118
7 E! h# h! u; X! N' M# h, l/ v0 U+ ?" [6 a/ F
7.3.2 随机抽样 119. n2 ?4 J8 W7 H) d9 F# s
7 j9 S% s% x3 P7 S- A# F
7.3.3 不等概率抽样 120
) V! A4 R/ E$ \9 {; r! o- s
J0 F0 Y$ Q" H+ \7.4 如何描述统计量 120# O$ u0 y$ _* k& w7 E! T
9 S) O8 R4 Z. P& r! y/ i7.4.1 测度中心 120! D& G2 ?. T6 e R' n
& G. N( W) w% _4 @7.4.2 变异测度 121* h/ D* v5 V/ _/ a- J" a. A
: F7 I4 f2 X5 Z: h6 _& K; r' b7.4.3 变异系数 1257 c0 r3 E5 f4 M" \! ~8 J3 ]3 A
% }4 r# L1 g9 H: N
7.4.4 相对位置测度 1269 E8 E9 k6 W6 E$ T9 b* [
1 [8 O. G1 l6 u% J# `3 l) H$ ^. Y8 K
7.5 经验法则 1329 Z) ]) z! ?- V2 i
. L$ f# a2 {. t+ a$ @7.6 总结 134# j1 s1 ?) v( P: d0 E- [7 d3 w" ^9 E/ U
: s9 ~8 ~! v" x& `: g* o. m/ u* T; z" B' P
+ ~4 r* _) r U j) @4 B% x; k, q' p* t! @& A7 S
第8章 高等统计学 135
7 M9 W& t/ n3 N) Q2 v9 w3 \; |' b3 R/ p3 g
8.1 点估计 135
: E7 ]1 p/ c+ ?) P: ]6 x
( s# T2 U& H& m& d8.2 抽样分布 139
& f- t9 m f6 a5 Y/ N! u r5 s) ^
5 j) v k3 z* g9 p8.3 置信区间 142# o) }) N3 p% }
# T: T. }3 J B( b3 O3 p8 r8.4 假设检验 145 Z3 q) X0 @; [- H) _) y' q) D
) G& B% O9 @$ q. B0 M
8.4.1 实施假设检验 1468 p) ~; x! B$ N, o3 v! Y
2 r# x9 I; f8 f3 q6 k% c
8.4.2 单样本t检验 1475 {, h6 M! E4 J- N6 X- Q& p1 J5 n: x
0 e+ c0 }) I$ j2 E# c- S* V
8.4.3 I型错误和II型错误 151
/ ?! i4 a; ?: X, W$ }# [% A
" b( L! r( ~1 {/ E$ m8.4.4 分类变量的假设检验 151; }" F1 n# f* s' H' W
0 x& ^% y+ S2 R8.5 总结 1552 x; i/ ]! k) L# Z- m& X
9 @/ r6 f# A: D* n3 r
6 ^4 j5 b! Y! t% @2 m
4 }: y: }4 ^5 \1 X' m9 S, G' s第9章 交流数据 156) `, b3 s$ e/ O' H6 \: V& T9 N5 j& R
" J% G1 q) ] K: _* `8 T9.1 为什么交流数据很重要 156
, A) _) Z/ U5 X$ r1 P+ l
O/ S* D8 c3 f8 u% {+ ]6 g9.2 识别有效和无效的可视化 157& I! d, b C# V6 p+ H
/ N$ n$ m2 j6 c( J7 Z6 o, t( R9.2.1 散点图 157. ^1 o' c! P8 A- X5 }. e
! {( O+ f- S, t3 t6 v) c
9.2.2 折线图 159
, b. a& J+ C4 n/ o k0 I
% f2 J6 N. t! ?5 d9.2.3 条形图 160 M. \( ?& {2 M2 |! E
! u* Y! V( B8 S! ?6 w9 u& r0 }9.2.4 直方图 162. y% ~( o' @5 l+ Z8 M7 b
: ` o! ]0 z6 ~3 E$ b, |0 w, N9.2.5 箱形图 1631 P/ l7 ^( k R* z- `8 e) N; l4 c8 p( }
# ^7 w# O* G, x& X/ ^2 N2 [
9.3 当图表和统计在说谎 166$ ]( `; r \) k& x7 G5 I
1 K( v3 F( M/ s& Y
9.3.1 相关性VS因果关系 166
$ u, n+ Q$ o! D
! m3 k9 l+ T& s- }! q# `8 u% P9.3.2 辛普森悖论 168
4 ^$ S1 A: W# @( h
0 l6 y3 y* t. T+ p9.3.3 如果相关性不等于因果关系，那什么导致了因果关系 169
: i0 D" ?; I1 G
" O( }4 n3 u4 S, [9.4 语言交流 170% W7 W# I R- P9 ~( V8 y
" m% T2 S7 {, V4 v+ t+ Z9.4.1 关键在于讲故事 170
- |7 Z9 ]; @- g- S! `# X' o; z. M! X2 C g. E
9.4.2 正式场合的注意事项 1708 H3 D, F" A2 [9 j B u
2 D+ b n ~! I0 o- {# v, `" I- `& r* @2 J9.5 为什么演示、如何演示和演示策略 171/ t& l% t/ j- g8 H0 J' y
% @; g8 }6 T) @ Z& g6 y: M3 B \
9.6 总结 1723 Q, d" {5 V$ M5 }* A, ~
2 ~; F9 E0 @4 L2 P. z- A
/ l; X3 n+ u. R1 V( a
: v* I8 D5 j: N, P v T第 10章 机器学习精要：你的烤箱在学习吗 173
! [( a* A% I( }3 S1 _6 \ f0 c; @, `2 {8 B
10.1 什么是机器学习 173
+ ]% X8 ?' x3 d" j* i$ }# q9 \7 {3 q* b/ g5 C1 G7 k( |
10.2 机器学习并不完美 175. l1 E4 k+ R9 ]5 @, O
# i0 w( P! M% c10.3 机器学习如何工作 176
( N7 X* r. S6 |0 I- q2 B7 y; N7 D7 N. y& D6 }/ N1 ~
10.4 机器学习的分类 176
4 K8 M& M3 \* ^) P8 {! A- H5 R2 z8 z3 v4 W S8 z3 D# _
10.4.1 监督学习 177
% B }$ M8 k8 Y1 ~
5 b& W. G G8 R! Y$ Y/ I M10.4.2 无监督学习 182
& y9 j2 h* f; p. _* q9 t( X [7 L. H' C" ?4 U# m
10.4.3 强化学习 183 g) k. W3 M% z( H# s+ x
# p! \9 m# Q y10.5 统计模型如何纳入以上分类 186
+ W: S1 f8 f0 Z: ]3 s/ I0 T c6 L( `
; {8 @/ Z" f8 i10.6 线性回归 186
6 V9 Y7 W+ m9 d. a/ F* D
' d/ t) Y* p1 `8 m% N; ^10.6.1 增加更多预测因子 191
: H* ?) c: y5 m: i" F( k) f1 `
0 I# _. u0 f, @ a/ [10.6.2 回归指标 1937 e0 w* j0 \: w9 F0 P# E
: V1 I6 G" U$ g- S% R* l: [, G/ G
10.7 Logistic回归 199% a# s" U. k0 L% C) m, P
) [ D1 K4 H1 w; M v% o) h
10.8 概率、几率和对数几率 201
! E, p( Y: t/ c9 @4 M- {
/ b# } C+ Y% o3 H$ r10.9 哑变量 206. ~, \" O2 u0 T! D! t
/ ^6 f9 c# k; t2 d8 O; V10.10 总结 2100 s" M" V1 Z# A* A- D# X1 L" ~
; ^, A" u; h6 `& ?
! V( W N8 G3 z/ g' A( H5 L, j0 ~$ a* d- x% F
第 11章 树上无预言，真的吗 2120 U! d, s( }4 y+ y& I. F
0 a" H. n9 b, ^" K11.1 朴素贝叶斯分类 212. s6 {* s% Z$ ^* {
7 E! n9 d; E. q1 n# \1 X
11.2 决策树 javazx.com 220
9 u6 K y/ g7 ]+ L; L# L3 H, @% h3 L
11.2.1 计算机如何生成回归树 221
1 I0 _* M+ L# b9 j4 I& G& S
r$ O$ E4 k/ v5 s. @11.2.2 计算机如何拟合分类树 2229 X7 {9 _# V. j" U2 y5 @- S9 f
Q, h1 [3 N: E! c: z
11.3 无监督学习 2262 ]/ s2 j; H. L
8 z% O/ f, G9 q' g/ k- W6 w9 ~
11.3.1 无监督学习的使用场景 226
$ _9 t, p( w" C& F& x" |8 {5 c) B: e' w6 T& K4 f/ S
11.3.2 K均值聚类 227
" |% l% A, q% N; V: d. {6 y
2 C& [( R0 ~' y7 o11.3.3 如何选择最佳的K值，并对簇进行评价 233
' ^7 ~( F6 `" m" v$ G! {1 S6 s
" G1 H8 {3 L6 e0 O6 h7 y- B11.4 特征提取和主成分分析 235
- s" F! ?* v- o- b1 p( k0 c; f; D0 _9 n( I& y* _4 E
11.5 总结 246
8 P* L% n6 F9 @# R
+ r) G! w) c8 ?" }# D4 G6 L$ E
7 ]& d+ G' C( |8 k7 w# s% ]1 E# {$ F+ i3 B4 Z
第 12章 超越精要 247
- \$ {. ?- V6 b/ y+ W+ N9 S2 u* X4 \ l/ A; c. g- r( w2 x# t
12.1 偏差-方差权衡 247& P5 F3 K0 u" M9 [
( z# Y/ o' j: g- x: M
12.1.1 偏差导致的误差 248
/ Z" r7 Y: @/ _9 i; _6 e8 k
7 \9 w) I- a+ A12.1.2 方差导致的误差 248
9 x1 _8 @3 J* y% C8 i, n2 @
& \% M; ]3 h& ~2 C- b12.1.3 两种极端的偏差-方差权衡情况 2557 h; S6 q$ t0 I# i, z& J4 P0 I
, L( ^ e; v/ W$ a5 g) b% y
12.1.4 偏差-方差如何组成误差函数 256: r6 ?9 R% ^* n( b) F8 V: ]
1 i- Y5 o- U/ N& k12.2 K层交叉验证 257
4 D! U3 ?6 z- G' U4 {) \3 y; g3 ~5 e( ]* @7 l* d' ~
12.3 网格搜索算法 2618 ^# j1 v, @/ Q# l1 @! F0 E) J
" ^; W! U# Z f! _
12.4 集成技术 2666 c9 A) L6 ^: g: T2 E9 `
, X; a% S" f2 z* ^* T12.4.1 随机森林 268
- V, B" Q. G# v0 }* q% k5 x7 _! ?! b3 l+ V( a
12.4.2 随机森林VS决策树 273
9 m; a. e3 R% q; E1 h& V. Z$ i5 r+ c1 G$ H
12.5 神经网络 javazx.com 274
$ t3 L* {6 x: W! E: Q; J4 R, g4 t4 N' u9 ]
12.6 总结 2799 Y3 q$ O& W* ^
% a$ e' S! P/ o( n/ \7 a9 I7 e$ t' ]+ l/ h- M3 E
* u7 C. U! u/ o4 E. h# l$ Z9 f第 13章 案例 280
" \# Z2 z# B e J+ X+ @+ D- C& W8 |8 r8 s, [$ t7 Z; n0 ~0 l
13.1 案例1：基于社交媒体预测股票价格 2809 T$ e( e$ t& s' k- a8 {
, Z, B' q7 e: j0 U
13.1.1 文本情感分析 280
+ p- h$ O& Q" i! r: o$ v5 h% ?# I' b( n0 r
13.1.2 探索性数据分析 2810 `3 j6 W* F. f* X+ B
+ k7 a. M' R* g, `
13.1.3 超越案例 294, W( ? X a" j' M; O. S
0 Q0 z4 H- v7 R+ q- O
13.2 案例2：为什么有些人会对配偶撒谎 295
1 M @% l+ A( U5 p% U6 d& w+ S
/ S6 B% U0 L* T( {0 [3 ]13.3 案例3：初试TensorFlow 301
5 g" w, E6 d V
* ?; v& a: A8 n5 W6 x13.4 总结 311
Java资料百度网盘下载地址链接（百度云）：深入浅出数据科学@www.javazx.com.pdf【密码回帖可见】
4 ]# U% I# `6 I* g+ F' @' Y6 @1 I5 t9 A7 q/ D6 I3 ?* e+ v' P5 J5 a
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发表于 2019-5-1 14:51:40
发表于 2019-6-13 11:50:22
