Python数据科学手册 【图灵程序设计丛书】从计算环境配置到机器学习实战书籍 大量示例 逐步讲解 举一反三 掌握用Scikit-Learn NumPy等工具高效存储 处理和分析数据 切实解决工作痛点
Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库,已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主,从实战角度出发,讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务,旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。 IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境 NumPy:用ndarray实现高维数组的高效存储与操作 Pandas:用DataFrame实现带标签/列式数据的高效存储与操作 Matplotlib:实现各种数据可视化 Scikit-Learn:用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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Python数据科学手册 (美)杰克·万托布拉斯(Jake VanderPlas) 著;陶俊杰,陈小莉 译 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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《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章,每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始,它们提供了数据科学家需要的计算环境 第2章讲解能darray对象的NumPy,它可以用Python高效地存储和劋作大型数组 第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas,它可以用Python高效地存储和劋作带标签的/列式数据 第4章的主角是Matplotlib,它为Python提供了许多数据可视化功能 第5章以Scikit-Learn为主,这个程序库为重要的机器学习的算法提供了高效整洁的Python版实现。《Python数据科学手册》适合有编程背景,并打算将开源Python工具用作分析、劋作、可视化以及学习的数据的数据科学研究人员。
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大数据时代的实战宝典,谷歌、微软、eBay等公司一线数据科学家真知灼见,揭秘数据科学相关的*算法、方法与模型! 《数据科学入门 第2版》 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
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115475893 Author 作者 (美)杰克·万托布拉斯(Jake VanderPlas) 著;陶俊杰,陈小莉 译 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 448页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2018-02-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章,每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。首先从IPython和Jupyter开始,它们提供了数据科学家需要的计算环境;第 2章讲解能提供ndarray对象的NumPy,它可以用Python高效地存储和操作大型数组;第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas,它可以用Python高效地存储和操作带标签的 列式数据;第4章的主角是Matpl
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