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认知篇2

第1章 什么是科学家2

1.1 从太阳东升西落开始2

1.1.1 农历2

1.1.2 公历5

1.1.3 小结7

1.2 阿基米德爱洗澡？7

1.3 托勒密的秘密10

1.4 牛顿为什么那么牛11

1.4.1 苹果和三大定律11

1.4.2 极限和微积分12

1.5 高斯——高，实在是高15

1.6 离经叛道的爱因斯坦17

1.7 本章小结20

第2章 什么是科学23

2.1 科学之科23

2.2 边界的迷茫23

2.3 科学之殇26

2.4 本章小结27

第3章 数据与数学28

3.1 什么是数据28

3.2 数学的奥妙29

3.2.1 《几何原本》29

3.2.2 《九章 算术》30

3.2.3 高等数学34

3.3 本章小结37

第4章 数据科学的使命38

4.1 走近数据科学38

4.1.1 介质38

4.1.2 从信息到数据41

4.1.3 数据科学的本质43

4.2 万能的数据科学44

4.2.1 测量44

4.2.2 统计计算47

4.2.3 指标52

4.3 使命必达53

4.3.1 高效生产53

4.3.2 破除迷信56

4.3.3 目标一致与不一致57

4.4 本章小结58

第5章 矛盾的世界59

5.1 古希腊——学者高产的国度59

5.2 矛盾无处不在61

5.3 世界究竟是否可知63

5.4 薛定谔的“喵星人”64

5.5 本章小结67

第6章 实验和哲学68

6.1 朴素的认知方法68

6.1.1 眼见为实69

6.1.2 归纳与总结70

6.2 哲学靠谱吗71

6.3 数学的尽头是哲学72

6.4 本章小结73

第7章 辩证思维74

7.1 要不要辩证有多大区别74

7.2 谁对谁错76

7.3 做到客观不容易77

7.4 观念的存弭79

7.5 本章小结82

分化篇86

第8章 统计学86

8.1 数理统计鼻祖——阿道夫·凯特勒86

8.2 统计就是统共合计88

8.3 数据来源90

8.4 抽样91

8.5 对照实验91

8.6 误差94

8.6.1 抽样误差94

8.6.2 非抽样误差96

8.7 概括性度量97

8.7.1 集中趋势度量98

8.7.2 离散程度度量100

8.7.3 小结100

8.8 概率与分布100

8.8.1 数学期望102

8.8.2 正态分布103

8.8.3 其他分布106

8.9 统计学与大数据107

第9章 信息论109

9.1 模拟信号109

9.2 信息量与信息熵110

9.3 香农公式111

9.4 数字信号112

9.5 编码与压缩113

9.5.1 无损压缩114

9.5.2 有损压缩117

9.6 本章小结126

第10章 混沌论127

10.1 洛伦兹在想什么128

10.2 罗伯特·梅的养鱼计划129

10.3 有限的大脑，无限的维130

10.4 “谋杀上帝”的拉普拉斯132

10.5 庞加莱“不是省油的灯”134

10.6 未知居然还能做预测137

10.7 本章小结137

第11章 算法学139

11.1 离散的世界139

11.2 成本的度量142

11.3 穷举法——暴力破解143

11.4 分治法——化繁为简152

11.5 回溯法——能省则省154

11.6 贪心法——局部最优155

11.7 迭代法——步步逼近156

11.7.1 牛顿法157

11.7.2 梯度下降法158

11.7.3 遗传算法159

11.8 机器学习——自动归纳161

11.8.1 非监督学习162

11.8.2 监督学习164

11.8.3 强化学习175

11.9 神经网络——深度学习177

11.9.1 神经元177

11.9.2 BP神经网络180

11.9.3 损失函数180

11.9.4 非线性分类182

11.9.5 激励函数186

11.9.6 卷积神经网络188

11.9.7 循环神经网络190

11.9.8 小结193

11.10 本章小结194

实践篇196

第12章 数据采集196

12.1 数据的源头196

12.2 日志的收集197

12.2.1 实时上传197

12.2.2 延时上传201

12.2.3 加密问题202

12.2.4 压缩问题203

12.2.5 连接方式204

12.2.6 消息格式206

12.2.7 维度分解207

12.3 这只是不靠谱的开始208

12.4 本章小结209

第13章 数据存储210

13.1 读写不对等210

13.1.1 读多写少211

13.1.2 读少写多211

13.1.3 读写都多212

13.2 进快还是出快213

13.2.1 最快写入213

13.2.2 读出最快215

13.3 文件还是数据库215

13.4 要不要支持事务216

13.5 表分区和索引218

13.5.1 表分区219

13.5.2 索引219

13.6 稳定最重要222

13.7 安全性和副本223

13.7.1 RAID223

13.7.2 软冗余225

13.8 本章小结226

第14章 数据统计227

14.1 此“统计”恐非彼“统计”227

14.2 要精确还是要简洁231

14.3 统计是万能的吗232

14.4 注意性能234

14.5 本章小结234

第15章 数据建模235

15.1 模型是宝贵的财富236

15.2 量化是关键236

15.3 该算法出马了237

15.3.1 统计学模型238

15.3.2 线性关系238

15.3.3 复杂的非线性关系238

15.4 算法的哲学240

15.5 本章小结241

第16章 数据可视化与分析242

16.1 看得见，摸得着242

16.2 颜色很重要242

16.3 别说布局没有用244

16.3.1 由上而下，由简而繁244

16.3.2 总-分，分-总，总-分-总245

16.3.3 毗邻吸引246

16.4 有图就别要表格248

16.5 分析的内涵249

16.5.1 相关性分析250

16.5.2 预测分析251

16.5.3 其他分析252

16.6 有趣的统计应用252

16.6.1 不规则图形的面积252

16.6.2 套出你的实话253

16.6.3 巧测圆周率253

16.7 仁者见仁，智者见智255

16.8 永恒的困惑256

16.9 本章小结257

第17章 数据决策258

17.1 决策就是“拍脑袋”258

17.2 哪里有物质，哪里就有数据259

17.2.1 目的的统一259

17.2.2 数据胜于雄辩260

17.3 这是风险博弈260

17.3.1 性价比优先261

17.3.2 小迭代至上262

17.3.3 不要“输不起”262

17.3.4 留得青山在263

17.4 本章小结264

第18章 案例分析266

18.1 K线图里的秘密266

18.1.1 什么是市场267

18.1.2 谁在控制价格267

18.1.3 货币价格的形成270

18.1.4 零和博弈271

18.1.5 涨跌都盈利272

18.1.6 价格的预测273

18.1.7 形态274

18.1.8 K线图周期276

18.1.9 造市商与点差277

18.1.10 科学分析277

18.1.11 小结310

18.2 数学能救命310

18.2.1 阴云下的大西洋311

18.2.2 护航船队的救星311

18.2.3 数学家的天下317

18.2.4 小结317

18.3 人人都能运筹帷幄317

第19章 与本书相关内容的问与答319

后记325

附录A326

A.1 VMware Workstation的安装326

A.1.1 VMware简介326

A.1.2 安装准备工作326

A.2 在VMware上安装CentOS329

A.2.1 下载329

A.2.2 安装329

A.3 在VMware上安装Ubuntu335

A.4 Python语言简介341

A.4.1 安装Python341

A.4.2 Hello Python341

A.4.3 行与缩进341

A.4.4 变量类型342

A.4.5 循环语句343

A.4.6 函数344

A.4.7 模块345

A.4.8 小结345

A.5 Scikit-learn库简介346

A.6 安装Theano346

A.7 安装Keras347

A.8 安装MySQL347

A.9 安装MySQL-Python驱动349

A.10 MT4平台简介350

参考文献353