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《 用Python做科学计算.pdf》本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书。

本书前两部分主要探讨监督学习（supervisedieaming)。在监督学习的过程中，我们只需要给定输入样本集，机器就可以从中推演出指定目标变量的可能结果。监督学习相对比较简单,机器只需从输入数据中预测合适的模型，并从中计算出目标变量的结果。监督学习一般使用两种类型的目标变量：标称型和数值型。标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值，如真与假、动物分类集合{爬行类、鱼类、哺乳类、两栖类、植物、真菌};数值型目标变量则可以从无限的数值集合中取值，如0.100、42.001、〗000.743等。数值型目标变量主要用于回归分析，将在本书的第二部分研究，第一部分主要介绍分类。 本书的前七章主要研究分类算法，第2 章讲述最简单的分类算法：匕近邻算法，它使用距离矩阵进行分类；第3 章引入了决策树，它比较直观，容易迎解，但是相对难于实现；第4 章将讨论如何使用概率论建立分类器；第5 章将讨论1 % 1如0 回归，如何使用最优参数正确地分类原始数据，在搜索最优参数的过程中，将使用几个经常用到的优化算法；第6 章介绍了非常流行的支持向量机；第一部分最后的第7 章将介绍元算法— AdaBoost, 它由若千个分类器构成，此外还总结了第一部分探讨的分类算法在实际使用中可能面对的非均衡分类问题，一旦训练样本某个分类的数据多于其他分类的数据，就会产生非均衡分类问题。

复杂系统与复杂网络，社会计算科研工具书。 目 录 第一章 漫谈复杂性与复杂系统…………………………………………………………1 §1.1 熵…………………………………………………………………………………1 §1.2 计算机与信息……………………………………………………………………5 §1.3 算法复杂性………………………………………………………………………7 §1.4 非平衡统计物理学、耗散结构与协同学………………………………………8 §1.5 临界现象与自组织临界现象……………………………………………………11 §1.6 混沌………………………………………………………………………………20 §1.7 原胞自动机………………………………………………………………………24 §1.8 描述复杂性与统计复杂性………………………………………………………28 第二章 一些有关复杂网络研究的统计物理学方法…………………………………42 §2.1 连续相变的平均场理论…………………………………………………………42 §2.2 自组织临界现象的平均场理论…………………………………………………45 §2.3 流行病传播的平均场理论简介…………………………………………………49 §2.4 主方程……………………………………………………………………………51 §2.5 生成函数…………………………………………………………………………55 §2.6 率方程……………………………………………………………………………56 第三章 博弈论及演化网络博弈…………………………………………………………59 §3.1 基本概念…………………………………………………………………………59 §3.2 完全信息静态博弈与纳什均衡…………………………………………………63 §3.3 完全信息动态博弈与子博弈精炼纳什均衡……………………………………66 §3.4 不完全信息静态博弈与贝叶斯纳什均衡………………………………………68 §3.5 不完全信息动态博弈与精炼贝叶斯纳什均衡…………………………………70 §3.6 合作博弈…………………………………………………………………………73 §3.7 演化网络博弈……………………………………………………………………74 §3.8 城市公交网络的网络操纵者博弈模型…………………………………………82 第四章 数理统计简介………………………………………………………………………87 §4.1 一些基本概念……………………………………………………………………87 §4.2 统计假设及其检验………………………………………………………………90 §4.3 一元线性回归……………………………………………………………………92 §4.4 回归的一些问题…………………………………………………………………95 §4.5 漫谈数据的采集与处理…………………………………………………………102 第五章 图论简介……………………………………………………………………………106 §5.1 一些基本概念……………………………………………………………………109 §5.2 图的连通性………………………………………………………………………112 §5.3 树图………………………………………………………………………………114 §5.4 最短道路问题……………………………………………………………………115 §5.5 图的矩阵描述……………………………………………………………………116 §5.6 有向图……………………………………………………………………………118 §5.7 二分图……………………………………………………………………………119 §5.8 网络流……………………………………………………………………………120 第六章 复杂网络的统计描述……………………………………………………………124 §6.1 平均距离、谐平均距离、效率与脆弱性………………………………………124 §6.2 集群系数、圈系数、富人集团系数、集团度………………………………125 §6.3 度、度分布、度相关性………………………………………………………128 §6.4 边权网及边权的一些统计性质………………………………………………129 §6.5 二分图的二分度………………………………………………………………129 §6.6 中心度与中心化………………………………………………………………130 §6.7 谱分析…………………………………………………………………………133 §6.8 模体……………………………………………………………………………134 §6.9 群落、派系与层次……………………………………………………………135 §6.10 度分布熵、目标熵以及不同的网络信息熵…………………………………137 §6.11 多标度分形的分数维谱………………………………………………………139 §6.12 漫谈复杂网络的统计描述……………………………………………………141 第七章 一些网络演化模型……………………………………………………………143 §7.1 ER随机网模型…………………………………………………………………143 §7.2 WS小世界网模型………………………………………………………………146 §7.3 BA无标度网模型………………………………………………………………151 §7.4 BA无标度网模型的主方程解…………………………………………………154 §7.5 BA无标度网模型的率方程解…………………………………………………156 §7.6 部分优选、部分随机选择模型………………………………………………157 §7.7 局域世界模型…………………………………………………………………159 §7.8 赋权演化网络的BBV模型……………………………………………………161 §7.9 可调集群系数的HK模型及其改进模型………………………………………163 §7.10 JGN社会网络模型……………………………………………………………165 §7.11 自组织共演化模型……………………………………………………………167 §7.12 其它运用统计物理学方法的模型研究………………………………………176 第八章 复杂网络上的物理传输过程…………………………………………………183 §8.1 流行病传播的基本模型…………………………………………………183 §8.2 复杂网络上的流行病传播………………………………………………186 §8.3 复杂网络上的舆论传播…………………………………………………190 §8.4 群落网结构对流行病传播的影响………………………………………194 §8.5 动态群落网上的流行病传播……………………………………………198 §8.6 因特网上的包裹传递……………………………………………………202 §8.7 因特网上交通堵塞的控制………………………………………………204 §8.8 交通数据的去趋势涨落分析……………………………………………210 §8.9 复杂网络上的粒子输运…………………………………………………213 §8.10 粒子输运的平均场方法…………………………………………………215 §8.11 加权复杂网络上的粒子输运……………………………………………217 §8.12 简单网络上能量输运……………………………………………………219 §8.13 复杂网络上能量输运……………………………………………………222 第九章 一些生命网络的研究……………………………………………………………231 §9.1 大脑功能网络……………………………………………………………………231 §9.2 两态小动物群体网络……………………………………………………………234 §9.3 生物分子网络……………………………………………………………………241 第十章 合作网络与合作-竞争网络……………………………………………………249 §10.1 简介……………………………………………………………………………249 §10.2 比较早期的合作网实证研究…………………………………………………251 §10.3 合作网的项目大小分布和项目度分布………………………………………253 §10.4 合作网的同类性与项目度分布的相关性……………………………………259 §10.5 二分图投影的资源分配方法…………………………………………………263 §10.6 近期关于合作网络的实证研究………………………………………………265 §10.7 关于合作－竞争网络的研究…………………………………………………268 第十一章 网络动力学的一些探索………………………………………………………274 §11.1 布尔网络、信息距离以及一些复杂网络的非线性动力学…………………274 §11.2 最小作用量原理与网络形态的自然选择……………………………………277 §11.3 图的动力学谱分析……………………………………………………………281

本书以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数据子集）、搜索引擎核心技术（爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤、文本过滤）、用决策树技术实现预测和决策建模功能、社交网络的信息匹配技术、机器学习和人工智能应用等。