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数据科学导论：Python语言实现（原书第2版） 数据科学 官方正版
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本书首先介绍如何设置基本的数据科学工具箱，然后带你进入数据改写和预处理阶段，这一部分主要是阐明所有与核心数据科学活动相关的数据分析过程，如数据加载、转换、修复以及数据探索和处理等。*后，通过主要的机器学习算法、图形分析技术，以及所有易于表现结果的可视化工具，实现对数据科学的概述。本书行文过程以数据科学项目为主体，辅以整洁的代码和简化的示例，能帮助你理解与项目相关的潜在原理和实际数据集。通过阅读本书，你将学到：使用Windows、Mac和Linux系统上的Python科学环境设置数据科学工具箱为数据科学项目准备数据为了解决数据科学问题，进行数据操作、修复和探索建立实验流程来检验数据科学假设为数据科学任务选择*有效和可扩展的学习算法优化机器学习模型，以获得*佳性能进行图的探索和聚集分析，充分利用数据中的联系和
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自学Python 编程基础、科学计算及数据分析 面向Python初学者的一本实用学习笔记
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数据科学与机器学习：数学与统计方法 展示现代机器学习技术背后的数学思想,给出主要定理和后续推导证明，并提供大量Python代码
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利用Python进行数据分析(原书第2版)第二版 基础教程Python实践 从入门到精通计算机数据 精通数据科学 数据分
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Python文本分析（原书第2版） Red Hat数据科学家撰写，全面系统阐释Python文本分析的相关基础知识、实用技术及实践
本书遵循结构化和综合性的方法，介绍了文本和语言语法、结构和语义的基础概念和高级概念。从自然语言和Python的基础开始，进而学习先进的分析理念和机器学习概念。全面提供了自然语言处理（NLP）和文本分析的主要概念和技术。包含了丰富的真实案例实现技术，例如构建分类新闻文章的文本分类系统,使用主题建模和文本摘要分析app或游戏评论,进行热门电影概要的聚类分析和电影评论的情感分析。介绍了基于Python和流行NLP开源库和文本分析实用工具，如自然语言工具包（nltk）、gensim、scikit-learn、spaCy和Pattern。
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Python机器学习系统构建（原书第3版） 面向数据科学家、机器学习开发人员详细讲解如何使用scikit-learn、TensorFlow等工具库构建高效的智能系统
本书面向数据科学家、机器学习开发人员，以及想学习如何构建日趋复杂的机器学习系统的Python开发人员，详细讲解如何使用scikit-learn、TensorFlow等工具库构建高效的智能系统。 在无须编程的情况下，计算机系统通过机器学习也能进行学习。Python是一种非常通用的编程语言，得力于其广泛的工具库支持，常用于开发机器学习应用。本书涉及机器学习领域的一些新进展，通过对常用数据集的转换和工具库的介绍，帮助你构建实用的机器学习系统。 使用机器学习方法可以从数据的角度获得更深刻的洞察，这是现今应用程序开发者和分析人员需要的一项关键技能。Python作为一种动态语言，可用于快速探索和实验。本书向你展示了如何在原始数据中准确发掘出模式，书中首先回顾Python机器学习的基础知识，接着介绍相关的工具库。通过建模和创建推荐系统，你将快速掌握有
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Python与语言研究 本书是一本为人文社会科学方向的老师和学生量身打造的Python入门书。大数据时代人文社会科学的研究者应该充分利用数据资源，分析数据背后隐藏的一般规律和特征。
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Python金融数据分析 介绍金融领域常用的模型及编程建模的方法。利用Python强大的科学计算功能改进金融应用程序。
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机器学习即服务：将Python机器学习创意快速转变为云端Web应用程序 谷歌云和Salesforce*合作伙伴SpringML数据科学副总裁领衔撰写，讲述如何将机器学习创意快速转变为云端应用程序。
1 ）将机器学习、统计、通过 Web 应用程序进行原型设计三种不同的知识组合在一起，并与云服务提供商合作。 2 ）提供一个简单的、云相关的、技术无限的指南，帮助你尽可能快地将 Python 建模工作推广到世界各地。 3 ）讨论了在 Web 上快速进行统计和建模工作原型设计的艺术。 4 ）可以在 Jupyter Notebook 和代码存储库 GitHub 获取本书代码，方便读者动手验证和自定义实践。
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