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1.全能数据科学家成长指南,长居美亚机器学习热销榜; 2.新版基于Python 3.6,新引入了类型注释等许多功能; 3.根据数据科学近几年的发展,新增了关于深度学习、统计学和自然语言处理等主题,让图书内容与时俱进。 - 学到一堂Python速成课。 - 学习线性代数、统计学和概率论的基础知识,并能将其灵活地用于数据科学项目。 - 掌握如何获取、探索、清洗、处理和调整数据。 - 深入理解机器学习概念,尤其是深度学习概念。 - 运用k*近邻法、朴素贝叶斯、线性回归、逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等算法实现数据模型。 - 探索自然语言处理、网络分析、推荐系统、数据库与SQL、MapReduce。 无论你身处哪个行业,数据都能成为你的好帮手。善于从凌乱的数据中提取有用的信息,你就能在面对业务难题时游刃有余,用数据说话,为决策找到有力的支撑。
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数据科学入门 第2版 利用python进行数据分析与可视化计算机大数据挖掘机器学习Google数
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数据科学入门 [美]格鲁斯(Joe 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
本书基于易于理解且具有数据科学相关的丰富的库的Python语言环境,从零开始讲解数据科学工作。具体内容包括 Python速成,可视化数据,线性代数,统计,概率,假设与推断,梯度下降法,如何获取数据,k近邻法,朴素贝叶斯算法,等等。作者借助大量具体例子以及数据挖掘、统计学、机器学习的等领域的重要概念,详细展示了什么是数据科学。
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数据科学入门 (美)格鲁斯(Joel Grus) 人民邮电出版社【正版】 正版图书,下单前请先咨询客服,欢迎选购!
介绍数据科学基本知识的重量级读本,Google数据科学家作品。 数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业,有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。本书从零开始讲解数据科学工作,教授数据科学工作所必需的黑客技能,并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。 作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境,亲手搭建工具和实现算法,并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。通过阅读本书,你可以:学到一堂Python速成课;学习线性代数、统计和概率论的基本方法,了解它们是怎样应用在数据科学中的;掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据;深入理解机器学习的基础;运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型;探索推荐系统、
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全能数据科学家成长指南//长居亚马逊机器学习热销榜//代码全新升级,新增深度学习、自然语言处理等内容
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Python是适用于数据科学的编程语言。即使你初次接触Python语言,本书也能教会你通过Python编程来获取、组织、处理和分析大量的信息并识别出趋势和模式。从安装Python开始,一直到执行交叉验证,快用本书开始学习之旅吧!看看Python为什么适用于数据科学浏览数据科学管道并学习Python的基本功能。安装设置安装Python、下载数据集和样例代码并用数字和逻辑来工作,创建函数,存储和索引数据。可视化探索MatPlotLib,创建图表,包括饼图、条形图、直方图和散点图。深入探索学习类和多进程,为数值型的数据定义描述性的统计量并应用于可视化。数据处理研究降维解决方案,执行层次聚类并学习检测数据中的异常点。让数据告诉你一些信息使用线性模型并执行交叉验证、选取和优化。本书包含以下精彩内容:·?Python数据分析编程基础·?有关Python开发环境的一切·?如何使
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《深度学习》编辑推荐:深度学习是机器学习的一个分支,它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识,所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念,而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。 本书囊括了数学及相关概念的背景知识,包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时,它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术,包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等,并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。zui后,本书还提供了一些研究方向,涵盖的理论主题包括线性因子
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数据科学家实践指南,依据高科技公司中数据科学家的职位描述和要求,创作本书。提供三大实战案例:1.使用真实的电影评分数据创建一个电影推荐系统;2.创建一个能实际运行的维基百科数据搜索引擎;3.创建一个垃圾邮件分类器,可以对邮件账户中的垃圾邮件和正常邮件进行正确的分类。本书涵盖准备分析数据、训练机器学习模型和可视化分析结果等主题,有助你提高使用Python高效地进行数据分析和机器学习的能力,并建立信心以更好地分析自己的机器学习模型。●清理和准备数据,使其可用于分析●应用Python中流行的聚类和回归方法●使用决策树和随机森林训练高效的机器学习模型●使用Python Matplotlib库对分析结果进行可视化●使用Apache Spark的MLlib包在大型数据库上进行机器学习
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Python编程入门与实战 Python编程入门到实践的精炼指南,用python 3.7 进行数据科学和web开发,以具体编程范例讲解解决真实问题,提供本书源代码和书中彩图文件下载。
Python 编程入门的精炼指南,用python 3.7 进行数据科学和web开发; 提供本书源代码和书中彩图文件下载。 Python 是一种极其灵活和强大的编程语言,适用于多个领域。本书并没有对 Python 的基础知识进行过多讲解,而是对其实用性进行了透彻的介绍,从而帮助读者熟悉并使用该语言。 你将首先了解 Python 的基础知识,为接下来的学习打下坚实的基础,并学习Python 编程基础,即如何操控 Python以实现想要的效果。你还将探索不同的编程用法,找到解决特定问题的理想方法,理解如何实现程序性能优化,学习有效调试、控制程序的执行流,并使用一种交换格式对数据进行交换。此外,你还将学习 Python 的加密服务,理解安全标记的概念。 本书将帮助你透彻理解 Python 语言,学习如何编写程序、创建网站,并利用数据科学库对数据进行操作。本书还配备了一些实例,涵盖了
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1.亚马逊北美首席经济学家,前芝加哥大学统计学教授带你解决从数据到业务实操的*后一公里问题; 2.书中通过大量数据分析示例讲解如何利用R语言编写脚本来解决复杂的数据科学问题; 3.本书是解决数据业务问题的实践指南,旨在通过大量真实的一线案例,介绍如何将业务问题和数据联系起来; 4.本书详细展示应用统计学+机器学习+经济学进行数据分析,进而驱动和优化商业决策的过程。 5.基于R语言。
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数据科学实战手册 第2版 数据科学实战手册 第二2版 基于R和Python的数据科学实战教程 数据科学入门 数据处理 数据分析
面对着每年都在快速增长的数据量,我们对数据进行分析和处理的需求变得比以往更加迫切。那些懂得如何利用数据的公司比不懂的公司更具有竞争优势,这使得那些具有丰富知识储备且有能力的数据人才变得更加抢手。本书的主要内容:学会并理解在不同平台下安装R和Python的流程和所需环境;在R和Python环境下实现数据获取、数据清洗、数据整理,完成数据分析的准备工作;建立预测模型和探索分析模型;分析模型结果并创建数据报告;尝试多种基于树的方法,建立随机森林;在R中实现初步的数据科学概念;学习探索性数据分析的应用方法,基于树的方法以及随机森林方法等。
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深入浅出数据科学 数据科学百宝书 数据科学入门的概念手册和实用手册 让数据科学的学习有趣又自然 集数据思维、概率统计基础、主流机器学习技术、应用案例和实操Python代码于一体
《深入浅出数据科学》的目的是帮助你掌握数学、编程和商业分析的综合技能。通过本书,你将能够自信地提出并解答复杂的数据问题,从抽象和原始的统计信息发掘并完善可执行的想法。通过将数学和计算机编程技能相结合,你将踏上成为数据科学家的激动人心的旅程。 本书介绍了数据科学的全过程,包括数据准备、数据清洗,以及如何选择有效的数据挖掘策略和技巧,从而深入理解数据科学的方方面面。你将学到数学和统计学的核心知识,以及数据科学家和分析师经常使用的代码。你将了解机器学习,学会用常见的统计学模型分析稠密数据集,创建有说服力的可视化图表,并和他人交流分析结果。 从本书你将学习到: 理解数据科学的五个核心步骤 聪明地使用你的数据,仔细地处理它 填平数学和计算机编程之间的鸿沟 学会概率论、微积分,以及使用统计
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