数据科学实战入门使用Python和R 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
《数据科学实战入门 使用Python和R》一书将使你深入了解数据科学流行的两大开源平台：Python和R。 当前数据科学非常热门。Python和R是世界更流行的两个开源数据科学工具。在本书中，你将逐步学习如何使用更先进的技术，针对现实世界的业务问题提供切实可行的解决方案。 本书为没有数据分析和编程经验的读者编写。第1章专门为初学者讲解Pyhton和R的基础知识。此后的每一章都提供了使用Python和R解决数据科学问题的分步说明和实践演练。 对于那些有数据分析经验的读者而言，他们将一站式学习如何使用Python和R进行数据科学实践。本书的主题涵盖数据准备、探索性数据分析、准备建模数据、决策树、模型评估、错误分类代价、朴素贝叶斯分类、神经网络、聚类、回归建模、降维和关联规则挖掘。此外，本书还包含一些令人兴奋的新主题，如随机森林和广
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"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，在此阶段应用各种先进的算法来发现隐藏在
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本书是一本从入门到实战的书籍，适合有Python基础的读者学习，如果无编程经验，则可先学习Python基础知识。为了让读者能够理解并使用各种元素和组件，每节内容都包含了使用说明和丰富示例，也包括代码思路和详细的操作步骤，实操性很强，可以加深对各种元素和组件的理解，逐渐掌握构建Streamlit应用页面的流程。
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《极速Python：高性能编码、计算与数据分析》直击Python编程要害。对于大型数据项目，过慢的代码运行速度是毁灭性的。在机器学习和大规模数据分析中，除了使用高性能的Python代码，还要使用经过优化的库、发挥计算机硬件的多核处理能力。满足计算速度后，还要优化计算资源、控制计算成本，而《极速Python：高性能编码、计算与数据分析》为读者提供了一整套高性能编程解决方案。
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本书是一本深入浅出，全面覆盖了从Python基础概念到高级应用的众多方面。仅带学习Python的基本概念和编程技巧，还特别强调了Python在Web开发中的应用，从环境搭建到虚拟环境创建，从函数编程到面向对象，再到调试与测试等。
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