《資料科學入門（第2版）》資源連結清單

《資料科學入門（第2版）》資源連結清單

為方便讀者查詢，本文彙總了《資料科學入門（第2版）》一書中用到的部分網路資源連結。連結內容可能隨時間變化，請讀者知悉。

第2版前言

使用程式碼示例

• GitHub網站joelgrus/data-science-from-scratch頁面（https://github.com/joelgrus/data-science-from-scratch）

第2章 Python速成

2.28 進一步探索

• Python教程（https://docs.python.org/3/tutorial/）
• 官方IPython教程（https://ipython.readthedocs.io/en/stable/interactive/index.html）
• mypy文件（https://mypy.readthedocs.io/en/stable/）

第3章 資料視覺化 3.1 matplotlib

• matplotlib庫（https://matplotlib.org/）

3.5 延伸學習

• matplotlib Gallery（https://matplotlib.org/gallery.html）
• seaborn（https://seaborn.pydata.org/）
• Altair（https://altair-viz.github.io/gallery/choropleth.html）
• Bokeh（https://docs.bokeh.org/en/latest/）

第4章 線性代數

4.3 延伸學習

• Jim Hefferon（聖邁克爾學院）寫的書Linear Algebra（http://joshua.smcvt.edu/linearalgebra/）
• David Cherney、Tom Denton、Rohit Thomas和 Andrew Waldron（加州大學戴維斯分校）合著的書Linear Algebra（https://www.math.ucdavis.edu/~linear/linear-guest.pdf）
• Sergei Treil（布朗大學）的Linear Algebra Done Wrong（https://www.math.brown.edu/streil/papers/LADW/LADW_2017-09-04.pdf）

第5章 統計學

5.6 延伸學習

• SciPy（https://www.scipy.org/）
• pandas（https://pandas.pydata.org/）
• StatsModels（https://www.statsmodels.org/stable/index.html）
• Douglas Shafer和Zhiyi Zhang（Saylor Foundation）的Introductory Statistics（https://open.umn.edu/opentextbooks/textbooks/introductory-statistics）
• David Lane（萊斯大學）的OnlineStatBook（http://onlinestatbook.com/）
• OpenStax（OpenStax College）的Introductory Statistics（https://openstax.org/details/introductory-statistics）

第6章 概率

6.8 延伸學習

• scipy.stats（https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html）
• Charles M. Grinstead和J. Laurie Snell（American Mathematical Society）撰寫的Introduction to Probability（http://www.dartmouth.edu/~chance/teaching_aids/books_articles/probability_book/book.html）

第7章 假設和推論

7.8 延伸學習

• Coursera提供的資料分析和統計推斷課程（https://www.coursera.org/specializations/statistics）

第8章 梯度下降

8.7 延伸學習

• Matthew Boelkins、David Austin和Steven Schlicker的Active Calculus 1.0（https://scholarworks.gvsu.edu/books/10/）

第9章 獲取資料

9.5 例項：使用Twitter API

• Twitter的Developer網站（https://developer.twitter.com/）

9.6 延伸學習

• Scrapy（https://scrapy.org/）
• Kaggle（https://www.kaggle.com/datasets）

第10章 資料工作

10.9 延伸學習

• scikit-learn的多種矩陣分解函式（https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.decomposition）

第11章 機器學習

11.7 延伸學習

• Coursera機器學習課（https://www.coursera.org/learn/machine-learning）
• Jerome H. Friedman、Robert Tibshirani 和Trevor Hastie（Springer）寫的The Elements of Statistical Learning（https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn//）

第12章 k最近鄰法

12.2 例項：鳶尾花資料集

• UCI Machine Learning Repository網站的Iris Data Set頁面（https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris）

12.4 進一步探索

• scikit-learn上的最近鄰模型（https://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html）

第13章 樸素貝葉斯演算法

13.5 使用模型

• Porter stemmer（https://tartarus.org/martin/PorterStemmer/）

13.6 延伸學習

• Paul Graham 撰寫的文章“A Plan for Spam”（http://www.paulgraham.com/spam.html）和“Better Bayesian Filtering”（http://www.paulgraham.com/better.html）

第15章 多元迴歸

15.9 延伸學習

• scikit-learn的linear_model模組（https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html）
• Python模組是statsmodels（https://www.statsmodels.org/stable/index.html）

第16章 邏輯迴歸

16.6 延伸學習

• scikit-learn提供的邏輯迴歸模組（https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#logistic-regression）
• scikit-learn提供的支援向量機的模組（https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html）
• LIBSVM（https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/）

第17章 決策樹

17.7 延伸學習

• scikit-learn的決策樹模型（https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html）
• scikit-learn的ensemble模組（https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.ensemble）
• XGBoost（https://xgboost.ai/）

第18章 神經網路

18.5 延伸學習

• 作者的部落格文章“Fizz Buzz in Tensorflow”（https://joelgrus.com/2016/05/23/fizz-buzz-in-tensorflow/）

第19章 深度學習

19.11 例項：MNIST

• MNIST（http://yann.lecun.com/exdb/mnist/）

19.13 延伸學習

• Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville所著的經典教材Deep Learning（https://www.deeplearningbook.org/）
• PyTorch（https://pytorch.org/）

第20章 聚類分析

20.5 例項：色彩聚類

• 畫素的顏色（https://en.wikipedia.org/wiki/RGB_color_model）

20.7 延伸學習

• scikit-learn的模組sklearn.cluster（https://scikit-learn.org/stable/modules/clustering.html）
• SciPy（https://www.scipy.org/）

第21章 自然語言處理

21.2 n-gram語言模型

• Mike Loukides的文章“What is data science?”（https://www.oreilly.com/radar/what-is-data-science/）

21.9 延伸學習

• NLTK（http://www.nltk.org/）
• Steven Bird、Ewan Klein和Edward Loper的書Natural Language Processing with Python: Analyzing Text with the Natural Language Toolkit（http://www.nltk.org/book/） gensim（https://radimrehurek.com/gensim/）
• Andrej Karpathy的博文“The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks”（http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/）
• AllenNLP（https://allennlp.org/）

第22章 網路分析

22.4 延伸學習

• 中心性指標（https://en.wikipedia.org/wiki/Centrality）
• NetworkX（https://networkx.org/）
• Gephi（https://gephi.org/）

第23章 推薦系統

23.5 矩陣分解

• MovieLens 100k資料集（http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-100k.zip）

23.6 延伸學習

• Python庫Surprise（http://surpriselib.com/）
• Netflix Prize（https://www.netflixprize.com/）

第24章 資料庫與SQL

24.12 延伸學習

• SQLite（https://www.sqlite.org/index.html）
• MySQL（https://www.mysql.com/）
• PostgreSQL（https://www.postgresql.org/）
• MongoDB（https://www.mongodb.com/2）
• 維基百科上關於NoSQL的文章（https://en.wikipedia.org/wiki/NoSQL）

第25章 MapReduce

25.7 延伸學習

• Hadoop（http://hadoop.apache.org/）
• Spark（http://spark.apache.org/）

第27章 資料科學前瞻

27.1 IPython

• IPython（http://ipython.org/）

27.3.1 NumPy

• NumPy（https://numpy.org/）

27.3.3 scikit-learn

• scikit-learn的文件中包含的許多案例（https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/）

27.3.4 視覺化

• matplotlib網站上的例子（https://matplotlib.org/examples/）
• matplotlib網站上的相簿（https://matplotlib.org/gallery.html）
• seaborn（https://seaborn.pydata.org/）
• Bokeh（https://docs.bokeh.org/en/latest/）

27.3.5 R

• R（https://www.r-project.org/）

27.4 尋找資料

• Reddit的r/datasets論壇（https://www.reddit.com/r/datasets/）
• Reddit的r/data論壇（https://www.reddit.com/r/data/）
• 亞馬遜網站的公共資料集（https://registry.opendata.aws/）
• Kaggle（https://www.kaggle.com/）