书入法

作为认知科学的延伸，数据科学一方面应该越来越引起广大大数据工作者的重视，另一方面也要撩开自己的神秘面纱，以最为亲民的姿态和每位大数据工作者成为亲密无间的战友，为用科学的思 …… [ 展开全部 ]

作者：高扬
出版社：电子工业出版社
定价：79
ISBN：7121313049

给个评价做个书摘

认知篇

在人类探索科学、攀登科学高峰的过程中,成名者是少数中的少数,大多数人都被淹没历史的滚滚尘埃中,成为整座历史高墙中的一块小小的砖头,甚至只是填缝的泥土。而成名者在这个过程中同样会遇到各种难以想象的困难一资源的缺乏,实验条件的限制,成果不被世人或者科学界认可,人格不被尊重,积劳成疾的痛楚等。只有那些对科学有着崇高信仰的人,只有那些能够耐得住寂寞并且对自已研究的事物有着坚定信心的人,才有可能最终摘得科学桂冠。这其中的代价与酸甜苦辣只有科学工作者自己知道。这些伟大的科学家,永远值得世人敬重与缅怀!

黄冕 //科学家的价值实现

收藏 0条评论 2019-04-12 添加

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第1章　什么是科学家 2

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1.1　从太阳东升西落开始 2

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1.1.1　农历 2

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1.1.2　公历 5

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1.1.3　小结 7

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1.2　阿基米德爱洗澡？ 7

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1.3　托勒密的秘密 10

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1.4　牛顿为什么那么牛 11

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1.4.1　苹果和三大定律 11

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1.4.2　极限和微积分 12

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1.5　高斯——高，实在是高 15

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1.6　离经叛道的爱因斯坦 17

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1.7　本章小结 20

突破性、精确性、体系性的递增是一种“人无我有,人有我优,人优我精”的层次变化,不
是在哪个科学领域,万变不离其宗。

淦秋士 //

收藏 0条评论 2018-04-08 添加

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第2章　什么是科学 23

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2.1　科学之科 23

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2.2　边界的迷茫 23

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2.3　科学之殇 26

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2.4　本章小结 27

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第3章　数据与数学 28

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3.1　什么是数据 28

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3.2　数学的奥妙 29

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3.2.1　《几何原本》 29

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3.2.2　《九章算术》 30

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3.2.3　高等数学 34

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3.3　本章小结 37

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第4章　数据科学的使命 38

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4.1　走近数据科学 38

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4.1.1　介质 38

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4.1.2　从信息到数据 41

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4.1.3　数据科学的本质 43

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4.2　万能的数据科学 44

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4.2.1　测量 44

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4.2.2　统计计算 47

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4.2.3　指标 52

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4.3　使命必达 53

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4.3.1　高效生产 53

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4.3.2　破除迷信 56

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4.3.3　目标一致与不一致 57

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4.4　本章小结 58

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第5章　矛盾的世界 59

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5.1　古希腊——学者高产的国度 59

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5.2　矛盾无处不在 61

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5.3　世界究竟是否可知 63

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5.4　薛定谔的“喵星人” 64

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5.5　本章小结 66

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第6章　实验和哲学 68

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6.1　朴素的认知方法 68

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6.1.1　眼见为实 69

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6.1.2　归纳与总结 70

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6.2　哲学靠谱吗 71

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6.3　数学的尽头是哲学 72

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6.4　本章小结 73

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第7章　辩证思维 74

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7.1　要不要辩证有多大区别 74

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7.2　谁对谁错 76

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7.3　做到客观不容易 77

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7.4　观念的存弭 79

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7.5　本章小结 82

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分化篇

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第8章　统计学 86

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8.1　数理统计鼻祖—阿道夫·凯特勒 86

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8.2　统计就是统共合计 88

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8.3　数据来源 90

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8.4　抽样 91

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8.5　对照实验 91

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8.6　误差 94

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8.6.1　抽样误差 94

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8.6.2　非抽样误差 96

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8.7　概括性度量 97

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8.7.1　集中趋势度量 98

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8.7.2　离散程度度量 100

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8.7.3　小结 100

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8.8　概率与分布 100

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8.8.1　数学期望 102

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8.8.2　正态分布 103

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8.8.3　其他分布 106

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8.9　统计学与大数据 107

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第9章　信息论 109

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9.1　模拟信号 109

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9.2　信息量与信息熵 110

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9.3　香农公式 111

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9.4　数字信号 112

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9.5　编码与压缩 113

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9.5.1　无损压缩 114

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9.5.2　有损压缩 117

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9.6　本章小结 126

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第10章　混沌论 127

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10.1　洛伦兹在想什么 128

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10.2　罗伯特·梅的养鱼计划 129

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10.3　有限的大脑，无限的维 130

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10.4　谋杀上帝的拉普拉斯 132

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10.5　庞加莱不是省油的灯 134

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10.6　未知居然还能做预测 137

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10.7　本章小结 137

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第11章　算法学 139

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11.1　离散的世界 139

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11.2　成本的度量 142

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11.3　穷举法——暴力破解 143

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11.4　分治法——化繁为简 152

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11.5　回溯法——能省则省 154

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11.6　贪心法——局部最优 155

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11.7　迭代法——步步逼近 156

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11.7.1　牛顿法 157

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11.7.2　梯度下降法 158

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11.7.3　遗传算法 159

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11.8　机器学习——自动归纳 161

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11.8.1　非监督学习 162

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11.8.2　监督学习 164

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11.8.3　强化学习 176

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11.9　神经网络——深度学习 178

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11.9.1　神经元 178

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11.9.2　BP神经网络 180

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11.9.3　损失函数 181

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11.9.4　非线性分类 183

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11.9.5　激励函数 187

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11.9.6　卷积神经网络 189

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11.9.7　循环神经网络 191

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11.9.8　小结 194

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11.10　本章小结 195

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实践篇

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第12章　数据采集 198

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12.1　数据的源头 198

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12.2　日志收集 199

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12.2.1　实时上传 200

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12.2.2　延时上传 203

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12.2.3　加密问题 204

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12.2.4　压缩问题 205

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12.2.5　连接方式 206

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12.2.6　消息格式 208

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12.2.7　维度分解 210

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12.3　这只是不靠谱的开始 211

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12.4　本章小结 212

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第13章　数据存储 213

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13.1　读写不对等 213

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13.1.1　读多写少 214

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13.1.2　读少写多 214

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13.1.3　读写都多 215

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13.2　进快还是出快 216

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13.2.1　最快写入 216

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13.2.2　读出最快 218

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13.3　文件还是数据库 218

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13.4　要不要支持事务 219

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13.5　表分区和索引 221

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13.5.1　表分区 222

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13.5.2　索引 222

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13.6　稳定最重要 225

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13.7　安全性和副本 226

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13.7.1　RAID 226

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13.7.2　软冗余 228

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13.8　本章小结 229

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第14章　数据统计 230

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14.1　此“统计”恐非彼“统计” 230

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14.2　要精确还是要简洁 234

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14.3　统计是万能的吗 235

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14.4　注意性能 237

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14.5　本章小结 238

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第15章　数据建模 239

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15.1　模型是宝贵的财富 240

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15.2　量化是关键 241

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15.3　该算法出马了 241

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15.3.1　统计学模型 242

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15.3.2　线性关系 243

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15.3.3　复杂的非线性关系 243

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15.4　算法的哲学 244

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15.5　本章小结 245

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第16章　数据可视化与分析 247

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16.1　看得见，摸得着 247

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16.2　颜色很重要 247

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16.3　别说布局没有用 249

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16.3.1　由上而下，由简而繁 249

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16.3.2　总-分，分-总，总-分-总 251

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16.3.3　毗邻吸引 252

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16.4　有图就别要表格 253

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16.5　分析的内涵 254

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16.5.1　相关性分析 255

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16.5.2　预测分析 256

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16.5.3　其他分析 257

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16.6　有趣的统计应用 257

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16.6.1　不规则图形的面积 258

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16.6.2　套出你的实话 258

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16.6.3　巧测圆周率 259

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16.7　仁者见仁，智者见智 260

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16.8　永恒的困惑 261

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16.9　本章小结 263

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第17章　数据决策 264

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17.1　决策就是“拍脑袋” 264

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17.2　哪里有物质，哪里就有数据 265

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17.2.1　目的的统一 265

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17.2.2　数据胜于雄辩 266

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17.3　这是风险博弈 267

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17.3.1　性价比优先 267

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17.3.2　小迭代至上 268

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17.3.3　不要“输不起” 268

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17.3.4　留得青山在 269

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17.4　本章小结 270

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第18章　案例分析 272

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18.1　K线图里的秘密 272

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18.1.1　什么是市场 273

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18.1.2　谁在控制价格 273

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18.1.3　货币价格的形成 276

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18.1.4　零和博弈 277

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18.1.5　涨跌都盈利 278

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18.1.6　价格的预测 279

作为一名数据科学的信徒,我们应该把握科学的底线与原则。
(1)原则一:复杂到谁都理解不了的东西不能被认定为科学。只有极少数人在极少数的场景下能够应验的东西,本身就违背了科学性。
(2)原则二:科学的东西都具有体系性、精确性。如果其中之一不具备,那它就不是科学的,不论是谁在为它背书,都不能被认为是科学的,因为它不符合科学的基本特征和定义。

淦秋士 //

收藏 0条评论 2018-04-08 添加

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