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Python数据科学指南 算法与数据结构 人民邮电出版社 七天无理由退货 团购优惠 正规发票
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,这些都是一个的数据科学专家所掌握的。 阅读本书,你将学会:; 揭示数据科学算法的完整范畴; 地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库;; 了阶回归方法的建模和变量选择;; 一步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;; 熟悉的算法,如梯度提升、*森林、旋转森林等。 本书:; 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直接应用到实际问题
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本书结合作者的项目经验,从实际工程需求出发,循序渐进地介绍了大数据预处理相关技术、流行工具与应用案例,全书分为三部分,核心内容概要如下: 部分 数据预处理的基础知识。包括数据预处理的基本概念、工作流程、应用场景、开发环境、入门演练和Python科学计算工具包Numpy、SciPy、Pandas的实际应用等。 第二部分 数据预处理的实战进阶。内容包括: 数据采集与存储,主要涉及数据结构类型和采集方式,着重介绍了爬虫技术以及不同格式的文本信息抽取和文件读取。 高效读取文件、正则清洗文本信息、网页数据清洗和文本批量清洗。 中文分词精讲、封装分词工具包、NLTK词频处理、命名实体抽取和批量分词处理。 特征向量化处理,涉及数据解析、缺失值处理、归一化处理、特征词文本向量化、词频-逆词频、词集模型、词袋模型和批量文本特征向量化。 基
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1.本书由Python编程基础和Python数据结构与算法两部分构成,加强Python基础知识学习的同时,列举了Python各种主题相关的所有要点; 2.每章根据知识要点精心选择了考官或面试官可能提出的问题,并进行了全面详细的解答,可以做到举一反三。 本书是一本指导Python程序员顺利通过技术面试的实用指南。全书共14章,分为Python基础和Python数据结构与算法两部分。本书涵盖的内容包括Python简介,数据类型与内置函数,Python中的运算符,决策与循环,用户自定义函数,类和继承,文件,算法分析与大O符号,基于数组的序列,栈、队列和双端队列,链表,递归,树,搜索和排序。在对Python的相关主题进行简要介绍的同时,本书还附加了面试官可能向读者提出的问题,这些问题按章排列,便于读者由浅入深地学习。 本书适合
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Python是一门动态编程语言,它简单而又强大,适用于众多领域。尽管编写Python代码比较容易,但是编写高效且易于维护和复用的代码是一个挑战。本书的重点是让你熟悉实践、有用的工具以及标准,这都是Python专业人士每天使用的。首先,你将了解Python 3.5中新增加的功能以及可以提高生产力的快速技巧。接下来,你将学习使用这个新版本中的高-级且有用的Python语法元素,以及实现元编程的不同方法。本书讲解了代码管理工具、编写清晰文档的方法和测试驱动开发,这些都是编写代码的重要因素。通过学习优化的一般原则、查找瓶颈的策略以及应用优化的选定工具,你可以对如何编写高效的代码有更深入的理解。读完本书后,你会成为一名可以编写高效且可维护代码的专家。通过阅读本书,你将能够:了解在Python社区中广泛采用的约定和实践;高效打包Python代码,
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