Python与R语言数据科学实践 充分发挥Python与R的优势,从一种编程语言切换到另一种入门语言的快速入门指南,数据科学从入门到实践的教程。
1.结合具体案例,分析Python和R的特点及适用场景; 2.利用真实案例演示如何集成Python和R; 3.提供Python和R对照翻译,方便切换语言。
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数据科学导论:Python语言(原书第3版) 数据科学快速入门指南,全面覆盖进行数据科学分析和开发的所有关键要点
本书对上一版内容进行了全面扩展和更新,将帮助你使用常见的Python库成功地进行数据科学操作。本书提供了对Python核心软件包的前沿见解,包括新版的Jupyter Notebook、Numpy、pandas和Scikit-learn等。 本书提供大量详细的示例和大型混合数据集,可以帮助你掌握数据收集、数据改写和分析、可视化和活动报告等基本统计技术。此外,书中还介绍了机器学习算法、分布式计算、预测模型调参和自然语言处理等高级数据科学主题,还介绍了深度学习和梯度提升方案(如XGBoost、LightGBM和CatBoost)等内容。 通过本书的学习,你将全面了解主要的机器学习算法、图分析技术以及所有可视化工具和部署工具,使你可以更轻松地向数据科学专家和商业用户展示数据处理结果。 通过阅读本书,你将学到: 在Windows、Mac和Linux系统上安装数据科学工具箱 使用Scikit-learn库提供的核心机器学习
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Python数据科学入门 [俄]德米特里·齐诺维耶夫(Dmitry Zinoviev) 人民邮电出版社【正版书籍】 【热销推荐,正版现货,全国三仓就近发货,物流快捷,欢迎选购!】
不同类型文本数据的获取、清洗、组织和可视化如何用NumPy和Pandas模块处理数值数据探索用MySQL和MongoDB配置、填充、查询数据网络创建、度量和分析概率与统计以及机器学习的相关基本概念
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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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Python数据科学入门 (美)约翰·保罗·穆勒(John Paul Mueller),(意)卢卡·马萨罗(Luca M 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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1.数据科学家成长指南,长居美亚机器学榜; 2.基于Python 3.6,新引入了类型注释等许能; 3.根据数据科几年的发展,新增了关于深度学计学和自然语言处理等主题,让图书内容与时。 - 学到一堂Python速成课。 - 学代数、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,尤其是深度学。 - 运用k邻法、朴素贝叶斯、线回归、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。 欢入数据科学世界!在本书中,你将化身为虚构公司DataSciencester的员工,从零开始数据科
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女士品茶:统计学如何变革了科学和生活(科学松鼠会推荐统计学领域入门书,了解统计学,你就是大数据时代的明白人!)
统计学门*读本,科学松鼠会强力推荐! 这是一本经典的门级读物,每介绍一个新的概念,都会行大量的背景介绍,再辅以相关奇闻异事。就算是对于一个门外汉来说,也能读懂一个特定概念是做什么用的。 像小说一样的科普书,堪称统计学领域的《苏菲的世界》 在作者笔下,固执的皮尔逊、低调的戈塞特、天才的费舍尔,一如武林高手一样,在统计学的思想领域激烈交锋。他们和后续各个时代代表性的天才,共同演绎了二十世纪这场绚丽多彩又跌宕起伏的统计学革命。有读者评论,本书之于统计学,一如《苏菲的世界》之于哲学。 了解统计学的人,运气都不会太差。大数据时代,你需要懂统计学思想。 统计学从不猜想,而是测量未来!从乐透到大数据,全都需要统计学,不懂统计学,你就等着被骗吧!
1.轻松入门:文笔流畅,通俗易懂,从Python基础、NumPy、Pandas、Matplotlib,到机器学习算法,循序渐进,帮助零基础读者快速入门。 2.图文并茂:一图胜千言,书中配有精心绘制的近200幅插图,形象生动,融会一心。 3.实战相随:实战出真知,每章均配备思考与提高环节,习题选自知名公司面试题目,针对性和实用性强,可在AI求职之路上助你一臂之力。
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R语言入门与实践 【图灵程序设计丛书】将R编程所需的方方面面巧妙融合在三个精心挑选的示例中 助你轻松掌握R语言 为成为杰出的数据科学家奠定坚实基础
亲身实践,完成三个数据分析项目 在计算机内存中存储、检索和更改数据值 编写秒杀普通R用户的程序和模拟 使用if else语句、for循环和S3类等R编程工具 学会如何编写向量化的R代码,提升编程效率 充分利用R的包系统和代码调试工具 在学习的过程中,实践和应用R的诸多编程概念
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Julia数据科学应用 Julia语言入门到实践 用Julia解决数据科学工作中常见的实际问题 涵盖数据可视化 机器学习方法 图分析方法等话题 附参考资料及思考题答案
★ 数据科学流程概览,并通过Julia实现一个示例,说明了其中的关键点。★ Julia IDE的选择。★ 程序结构与函数。★ 数据工程中的任务,如数据导入、数据清理、数据格式化和数据存储,以及如何执行数据预处理。★ 数据可视化,以及一些简单但非常强大的用来进行数据探索的方法。★ 数据降维和特征评价。★ 各种机器学习方法,从非监督式学习(不同类型的聚类方法)到监督式学习(决策树、*森林、基础神经网络、回归树和极限学习机)。★ 图分析,包括找出不同实体之间的联系以及如何对其进行挖掘以获取有用的知识。本书主要内容包括:本书的目标是教你如何使用Julia语言来应对现实世界中数据科学的艰巨挑战。在介绍了Julia对于数据科学社区的重要性和若干数据科学基本准则之后,本书讲解了Julia基础知识,包括如何安装Julia及其功能强大的程序库。本书
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TensorFlow计算机视觉原理与实战 从计算机视觉入门人工智能,由数据预处理开始带你玩转深度学习模型! 200分钟视频教程 | 80多个示例源代码
本书以TensorFlow为深度学习框架,主要讲解计算机视觉任务中相关的知识。本书的内容十分连贯,每个章节的内容都会使用到前面章节讲解过的知识,旨在限度保证读者学习的连贯性,同时本书减少了晦涩难懂的数学公式,尽力图示促进读者理解。相信读者读完本书后会对计算机视觉相关任务有一个更清晰的理解。
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Python数据科学指南 Python数据分析编程入门 60多个实用的开发技巧 帮你探索Python及其强大的数据科学能力
本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始,陆续介绍了Python的工作环境,如何用Python分析数据,以及数据挖掘的概念,然后又扩展到机器学习。本书还涵盖了缩减原则、集成方法、*森林、旋转森林和超树等方面的内容,这些都是一个成功的数据科学专家所必需掌握的。 阅读本书,你将学会: ■ 揭示数据科学算法的完整范畴; ■ 高效地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库; ■ 了解进阶回归方法的建模和变量选择; ■ 进一步彻底理解集成方法的潜在含义及实施; ■ 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题; ■ 熟悉先进的算法,如梯度提升、*森林、旋转森林等。本书特色: ■ 内容明确且易于跟学; ■ 甄选重要的任务与问题; ■ 精心组织编排内容,有效解决问题; ■ 清晰易懂的讲解方式; ■ 书中呈现的解决方案能够
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Python大学教程:面向计算机科学和数据科学(英文版) 为Python与AI初学者量身定制的入门参考,配套视频课,小白防劝退“大象书”。
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数据科学实战入门使用Python和R T. 清华大学出版社 9787302553793
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数据科学实战入门 使用Python和R 清华大学出版社 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!
"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最费力气的阶段。● 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,在此阶段应用各种优选的算法来发现隐藏在
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