数据科学入门 第2版 利用python进行数据分析,Google数据科学家作品,全能数据科学家成长指南,长居美亚机器学习热销榜,新版基于Python3.6,深度学习、统计学和自然语言处理等主题。
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(影印版) 第2版 东南大学出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
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数据科学入门 *二2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数据
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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数据科学入门(影印版) 第2版 (美)祖尔·革洛斯(Joel Grus) 著 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
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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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Python数据科学入门 (美)约翰·保罗·穆勒(John Paul Mueller) 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!
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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人工智能超入门丛书--数据科学:机器学习如何数据掘金 ChatGPT聊天机器人入门 人工智能超入门,全面系统,通俗易懂,小白也能看懂的人工智能入门书
本书面向在人工智能方向零基础的读者,内容定位于专业知识入门和普及层面,全面系统,通俗易懂,让读者真正了解和理解人工智能的相关技术方向,而不仅仅是编程技术。
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R 4编程入门与数据科学实战(数据科学与大数据技术) 一本使读者“能在日常生活中使用统计学”的书,讲述如何将R语言与统计学结合并应用。
《R 4编程入门与数据科学实战》的两名作者均为从事编程以及教育方面的专家,他们用详尽的语言,以初学者的角度进行知识点的讲解,每个细节都手把手教学,以让读者悉数掌握所有知识点,在每章的结尾都安排理论与实操相结合的习题。与同类书籍相比,除了内容详细,本书用心的一-点是尽可能地避免运用生僻的专业术语,如果无法避免则会追加详细的解释,以便读者理解领会。 《R 4编程入门与数据科学实战》的开头部分对主程序、运行环境以及相关程序包的安装做详细介绍,除了介绍本书学习相关的程序包,还延伸介绍- -些其他的功能极为强大的程序包,以供读者了解。此外,可圈可点的是,本书针对不同的操作系统,详细讲解了每-一步的操作过程。后续则从简单的数据导入导出开始构建使用基础,并形成相应的知识框架。 R语言在此处主要用来进行数据的
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Python数据科学实战 数据科学导论 数据科学入门 数据科学概论手册 数据科学技术与应用 数据科学统计计算基础 大数据 入门与实践相结合
本书首先介绍数据科学,然后指导读者安装和搭建数据分析编程环境所需的软件包。在机器学习中,主要学习3 项技术:监督学习、无监督学习和强化学习,以及基本的分类与回归技术,如支持向量机、决策树以及逻辑回归等。 在前面章节的中,将学习Python语言中用于处理大型数据集的基本函数、数据结构,用于矩阵计算的NumPy包和Pandas包,如何使用Matplotlib绘制自定义图表,以及应用Boosting算法XGBoost(梯度提升)进行预测分析等。 在后面的章节中,将学习用于图像识别的卷积神经网络(CNN)、深度学习算法。读者将掌握如何向神经网络馈入人类语言、让模型处理复杂的文本信息以及构建人类语言处理系统进行结 果预测等。 本书通过实践操作的方式让初学者和经验丰富的数据科学家掌握数据科学与机器学习技术所需的基本工具。书中包含了59个实操训练项目 22个
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Python数据科学应用从入门到精通 系统教授数据科学与Python实战,涵盖线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网
《Python数据科学应用从入门到精通》是张甜博士和数据分析领域专家杨维忠合力打造的精心之作,现在已成为编辑推荐。本书全面介绍了Python数据分析的基本概念和技能,包括数据清洗、数据可视化、统计分析、机器学习等。重要的是,本书注重实践应用,提供了大量的实例和案例,帮助读者更好地理解和掌握所学知识。无论是经济学、管理学、统计学、金融学、社会学、医学还是电子商务等专业学生,都可以将其作为学习Python数据分析的专业教材和参考书。而对于企业和事业单位来说,本书也是数字化人才培养的教科书和工具书。同时,职场人士也可以利用本书自学,掌握Python数据分析,提升数据挖掘、分析和可视化建模能力,从而提高工作效率和改善绩效水平。
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像数据达人一样思考和沟通:数据科学、统计学与机器学习极简入门 有趣易懂的数据科学入门指南,用数据思维实现职场进阶,从此和公司里的数据专家不再“跨服聊天”!
在我们如今的生活和职场中,无可避免地要接触大量的数据。数据是怎样被用来讲故事的?它又是如何 说服 ,乃至有时 欺骗 我们的?资深数据科学家在《像数据达人一样思考和沟通》中给你答案。
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本书读者对象:想了解数据分析、统计分析、机器学习的人员;想从事数据科学相关工作者的人员 本书以R语言和Python为工具,对数据科学实践中经常遇到的数据质量问题和处理要点、回归模型、决策树、聚类、降维,以及常用的监督学习方法和深度学习等内容,进行了详细讲解。可以让读者在短时间内掌握使用R语言和Python从数据创建模型到获取结果的基本步骤,并用R语言和Python体验学习各种统计分析的 理论 和 实际思维方式 ,在掌握使用R / Python实践数据科学与机器学习基本技能的同时获得自身持续发展和深入学习所需的素养。 □ 能够直观地了解什么是统计建模。 □ 能够理解基于模型的因素分析和预测之间的差异。 □ 在实际创建模型或解释结果时不要掉进 陷阱 本书特点 1、本书的特点是数据分析和建模都是基于实际数据进行,而不是基于已经处理过的特
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白话机器学习算法 黄莉婷 文科生也看得懂的算法及数据科学入门书 数据科学大数据算法工程师入门教程 神经网络随机森林回归分
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数据科学实战入门 使用Python和R 一站式学习如何使用Python和R进行数据科学实践,针对现实世界的业务问题提供切实可行的解决方案。
内容组织 《数据科学实战入门 使用Python 和R》一书基于数据科学方法论进行内容的组织。数据科学方法是一种在科学框架体系内进行数据分析的阶段性、自适应和迭代式方法。 1. 问题理解阶段。首先,需要清晰地阐明项目目标;然后将这些目标转化为一种可以用数据科学解决的问题。 2. 数据准备阶段。数据清洗/准备阶段很可能是整个数据科学处理过程中*费力气的阶段。 ● 相关内容参见第3 章: 数据准备 。 3. 探索性数据分析阶段。在此阶段通过图形化探索方法获得对数据的初步认识。 ● 相关内容参见第4 章: 探索性数据分析 。 4. 设置阶段。建立数据模型的性能基准,如果需要,可以对数据进行分割和平衡处理。 ● 相关内容详见第5 章: 为建模数据做准备 。 5. 建模阶段。建模阶段是数据科学研究过程的核心,在此阶段应用各种先进的算法来发现隐藏在数据
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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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适读人群:用计算机解决数学问题的理工科学生、工程师和科研人员 初学科学计算的大中专院校相关专业学生、数据科学和人工智能等相关领域的工程技术人员 数据科学家 入门容易:针对初学者,专门介绍科学计算必需的Python编程知识及编程环境的搭建知识。 内容丰富:涵盖数组运算、数值计算、代数计算、数据处理和数据可视化知识,以及NumPy、SciPy、SymPy、pandas、Matplotlib等软件库的使用方法。 面面俱到:使用CSV、JSON、Excel等文件格式存取数据的方法。针对追求计算效率的读者,介绍通过Cython和Numba使Python代码实现高速化处理的方法。 兼容Jupyter Notebook交互式编程环境,实时运行代码并呈现结果,学习更直观更有趣。 装帧讲究:全文双色印刷,版面设计精美,让学习过程不枯燥。
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大数据时代,人们越来越意识到数据在工作和生活中的重要性,数据科学家应运而生。面对媒体天花乱坠的炒作,怎么才能拨云见日,真正掌握这门跨学科利用数据的学问呢?这本脱胎于常春藤名校哥伦比亚大学“数据科学导论”课程的实战手册能够给你一个满意的回答。 《数据科学实战》作者Rachel Schutt曾在谷歌研究院工作多年,现为美国新闻集团数据科学高 级副总裁。她在哥伦比亚大学任教期间,广泛邀请了谷歌、微软、eBay及一些创业公司的数据科学家为学生授课,打破了所谓大学里教不出数据科学家的神话。这些讲座涵盖了上述公司及业界使用的全新算法、方法和模型。本书就是在这些一手资料基础上汇编而成的,它不仅可供不具备相关领域知识的初学者真正了解数据科学,而且也是熟悉线性代数、概率论、统计学、机器学习等主题的人士开阔视野