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数据科学导论 基于Python语言 微课版 一本书让您快速了解数据科学相关知识！
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数据科学实战手册 R+Python 基于R和Python的数据科学项目案例集锦 数据分析师 数据挖掘工程师 数据科学家
本书涵盖R和Python两种主流语言，其优点在于其结构，每一章的每一节内容都是按照“准备工作—处理流程—工作原理”的方式组织，这种组织形式非常适合一边实践一边学习（learn-by-doing）。
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数据科学入门 第2版 利用python进行数据分析，Google数据科学家作品，全能数据科学家成长指南，长居美亚机器学习热销榜，新版基于Python3.6，深度学习、统计学和自然语言处理等主题。
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，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，你就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。
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Python金融大数据分析 第2版 python金融工程师应用编程 python数据分析定价与量化投资金融数据科学算法交
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数据科学中的实用统计学（第2版） 数据科学教程，同时提供Python和R代码，细致讲解数据科学中的核心统计学概念，含丰富代码示例，数据科学从业人员、数据分析面试参考书籍。
1.以通俗易懂的方式，从数据科学的角度系统的阐释重要且实用的统计学概念，介绍如何将各种统计方法应用于数据科学中； 2.运用清晰的解释和丰富的示例，将实用的统计学术语与数据挖掘实践相结合，适用于数据科学的入门初学者； 3.相比于上一版，本书新增了更多Python和R语言示例，读者可以更深入的了解如何在数据科学项目中正确运用各种统计方法； 4.通过本书，你将掌握以下知识： 为什么探索性数据分析是开启数据科学任务的关键一步 随机抽样如何降低偏差并提高数据集的质量 实验设计原则如何针对问题生成确定性答案 如何使用回归方法估计结果并检测异常 用于预测记录所属类别的主要分类方法 从数据中 学习 的统计机器学习方法 从未标记的数据中提取信息的无监督学习方法
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精通数据科学 从线性回归到深度学习 数据科学入门到实战 基于Python建模 详解从统计分析学到人工智能机器学习 深度学习 神经网络编程中用到的算法及模型
1.在数据学科的角度，融合了数学、计*机科学、计量经济学的精髓。2.为读者阐释了数据科学所要解决的**问题 数据模型、*法模型的理论内涵和适用范围3.以常用的IT工具 Python为基础，教会读者如何建模以及通过*法实现数据模型，具有很强的实操性。4.本书还为读者详解了分布式机器学*、*经网络、深度学*等大数据和人工智能的前沿技术。中国工程院院士、第三世界科学院院士、前中国科学院计*技术研究所所长李国杰，易选股金融智能证券董事长，键桥通讯董事易欢欢作序推荐；GrowingIO 创始人兼 CEO张溪梦，复旦大学教授、博士生导师、复旦大学航空航天数据研究中*主任杨卫东，美国罗格斯大学管理科学及信息系统系终身教授，中国计*机学会大数据专家委员会委员林晓东，诚意推荐。
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Anaconda数据科学实战 跟金融大数据专家学Python神器-Anaconda，利用Python进行数据分析，快速成为数据科学实战高手
1.金融大数据专家带你学习Python神器 Anaconda，了解Anaconda强大的包和各项功能； 2.借助开源免费的Python平台，丰富实用的案例，轻松驾驭金融大数据并解决常见的数据科学难题； 3.基于Python 3.6和Anaconda 3进行讲解。
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Python*级机器学习 人工智能AI书籍教程 无监督机器学习卷积神经网络特征工程算法 数据科学
用Python语言详细解读前沿机器学习技术，助你高效解决数据科学难题
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数据结构(Python语言描述国外著名高等院校信息科学与技术优秀教材)
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数据结构和算法 Python和C++语言描述 计算机科学导论概论基础教程书籍 程序员编程图书 学编程
帮助程序员用Python和C++学习扎实的数据结构知识 美国知名大学计算机系教授编写，国外著名大学计算科学教材
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Python和HDF 5大数据应用 深入体验在Python语言中用HDF5存储科学数据
Python语言在科学计算和数据处理领域应用前景广阔。大数据时代，催生了人们处理大量数据的实际需求。Python应用领域的拓展，越来越多的人将Python用于处理大型数值数据集，使用标准格式来进行数据的存储和通信也显得越来越重要，而HDF5也正迅速成为人们存储科学数据的选择。本书会带你迅速了解使用HDF5对大小从GB至TB的数字数据集进行存档和共享的细节、实践以及陷阱，体验在Python语言中用HDF5存储科学数据。通过真实世界的例子以及动手练习，你将依次学习科学数据集、层次性组织的组、用户定义的元数据，以及有互操作性的文件等主题。本书的例子对于Python2和Python3都适用。 本书包括以下内容：设置HDF5工具并创建HDF5文件。通过学习HDF5数据集对象来使用数据集。理解数据集分块和压缩等高级功能。使用组来学习如何利用HDF5层次性结构。使用HDF5的属性来添加
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Python 3.0科学计算指南 SymPy matplotlib Python编程 数据处理公司从业人员参考书
Python 3.0科学计算教程 Python中的主要语法元素、基本数据类型、容器类型 符号计算 SciPy和NumPy的参考资料
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正版 深入浅出数据科学 数据分析 机器学习 Python代码描述 数据科学入门的概念手册和实用手册 人民邮电出版社
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Python社会媒体挖掘 Python数据科学 数据挖掘 网络数据分析教程书籍 获取 存储 分析和可视化社交数据的一站式解决方案参考指南
Python是非常适合数据科学家在中小型数据集上建造原型、可视化和分析数据的编程语言。本书将帮助你获取和分析来自各大社会媒体网站的数据，展示如何使用科学的Python工具来挖掘Stack Exchange等流行社交网站。※ 通过公共API与社会媒体平台进行交互※ 以方便的格式存储社交数据以进行分析※ 使用Python数据科学工具对社交数据进行切片和分段※ 应用文本分析技术来理解人们在社会媒体上谈论的内容※ 运用先进的统计和分析技术从数据中发现有用的见解※ 采用Web技术进行可视化，以探索数据和呈现数据产品
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精通Python3网络爬虫框架Scrapy教程 机器学习数据挖掘科学书 网络数据爬取分析采集教程 网络爬虫开发实战 官方正版 出版社直发
全面剖析爬虫技术的实现原理 通过爬取示例演示Scrapy的应用 涵盖从桌面端爬取到移动端爬取、实时爬取在内的所有内容
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数据结构 Python语言描述 基于Python语言的数据结构基础编程语法详解 国外高等院校信息科学与技术教材
不管你是程序设计爱好者、计算机专业的学生还是一位专业程序员，本书都是你通过Python编程语言学习面向对象设计和数据结构的不错的入门教程。通过清晰的示例、按部就班的讲解以及众多实用的练习，本书教你通过Python理解并使用数据结构。 ● 使用多态和继承来设计集合类； ● 集合接口的多个实现； ● 不同的集合实现的时间 空间代价分析。
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数据结构和算法 Python和C++语言描述 帮助程序员用Python和C++学习扎实的数据结构知识，美国知名大学计算机系教授编写，国外著名大学计算科学教材
本书使用Python和C 两种编程语言来介绍数据结构。Python的面向对象特性， 让它成为一种非常适合用来学习数据结构课程的语言。C 的语法比Python更复杂，但是在学习了Python并掌握了基本的编程概念之后，学习C 的语法变得更为容易。 本书首先介绍了抽象与算法分析、数据的抽象等数据结构的基本原理和知识， 然后结合Python的特点介绍了容器类、链式结构和迭代器、堆栈和队列、递归、树；随后，简单介绍了C 语言的知识，并进一步讲解了C 类、C 的动态内存、C 的链式结构、C 模板、堆、平衡树和散列表、图等内容；*后对算法技术进行了总结。每章末尾给出了一些练习题和编程练习，帮助读者复习巩固所学的知识。 本书适合作为高等院校计算机相关专业数据结构课程的教材和参考书，也适合对数据结构感兴趣的读者学习参考。 随书附赠源代码，可在异步社区轻
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机器学习 计算机教指委-华为ICT产学结合项目：数据科学与大数据技术专业系列规划教材。机器学习基本方法和各种常用算法，提供Python算法与案例，掌握大数据、人工智能、深度学习常用知识
1.大数据专家，复旦大学教授新力作2.华为公司提供真实企业开发案例3.提供典型Python算法与案例4.突出机器学习系统内容，包括深度学习典型算法与应用、知识图谱、机器学习行业应用等5.提供多媒体课件、案例代码等丰富的配套资源
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精通数据科学算法 全彩印刷 一周掌握常用的数据科学算法 提供完整源代码实现 案例式辅助讲解 基于Python和R语言实现
机器学习的应用是高度自度化且自动修正的。学习到的数据越多，机器学习应用需要的人工干预越少。为了解决现实世界中复杂的数据问题，科学家们开发出专门的机器学习算法来解决这些问题。数据科学正是通过算法和统计分析来帮助读者从现有数据中获取新知识的。 本书将解决如何高效地进行数据分类及预测的问题。本书主要讲解7种数据科学算法，有k*近邻算法、朴素贝叶斯算法、决策树、随机森林，k-means聚类、回归分析和时间序列分析。 此外，你还会掌握如何对数据进行预聚类，以便针对大型数据集进行优化和分类。*后，你将了解如何根据数据集中的现有趋势来预测数据。本书的各章还有配套的练习题，以帮助你夯实内容，扩展相关知识。读完本书后，你将了解如何选择机器学习算法进行聚类、分类或回归，并知道选择哪种算法来解决实际问题。 本书主
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1.前Facebook数据科学家带你领略深度学习领域的全貌； 2.从数学、示意图、Python三个维度立体地认识深度学习； 3.提供PyTorch开源神经网络库的使用方法； 4.提供示例代码。 深度学习技术的发展如火如荼，这些知识正迅速成为机器学习从业者甚至许多软件开发工程师的 加分项 。深度学习是一个立体的领域，仅从数学层面或代码层面学习，难免以偏概全，无法融会贯通。 本书作者认为，理解深度学习和神经网络需要多种思维模型。因此，本书从数学、示意图、Python代码三个维度帮助你立体地理解每一个概念，带你领略深度学习领域的全貌，从内到外地理解构建神经网络的每一步。你将学到以下内容。 - 为理解深度学习的概念和原理构建多种思维模型。 - 掌握嵌套函数、链式法则等数学概念。 - 掌握学习率衰减、权重初始化、dropout等优化技巧。 - 从零构建CN
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算法学习指南 python算法编程程序设计数据结构类型 算法导论算法图解算法之美 计算机科学 官方正版 出版社直发
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机器学习入门之道 机器学习商业应用指南 人工智能入门教程 数据科学参考书 代码基于python
写给IT工程师看的机器学习入门书紧紧围绕 机器学习的商业应用 这个主题，从数学原理上解释机器学习的一些基础算法，如*小二乘法、*推断法、感知器、Logistic回归、K均值算法、EM算法、贝叶斯推断等。帮助读者理解机器学习的本质，着眼于教会读者使用什么样的思维方式，以及如何进行计算，为读者探索更加复杂的深度学习领域或神经网络算法打下坚实的基础。第 1章 数据科学和机器学习第 2章 *小二乘法：机器学习理论*步第3章 *推断法：使用概率的推断理论第4章 感知器：分类算法的基础第5章 Logistic回归和ROC曲线：学习模型的评价方法第6章 K均值算法：无监督学习模型的基础第7章 EM算法：基于*推断法的监督学习第8章 贝叶斯推断：以数据为基础提高置信度的手法
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Python大数据应用基础(数据科学与大数据技术专业系列规划教材)
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Python高级机器学习 用Python语言详细解读前沿机器学习技术，助你高效解决数据科学难题
近些年机器学习发展迅猛，早已从科研领域延伸到了商业领域，新技术和新应用不断涌现，其中Python语言光芒难掩。越来越多的开发者和研究人员选择了Python，Python也助推了机器学习和数据科学的发展。 本书是基于Python的机器学习指南，全面介绍了各种强大的机器学习技术，不仅清晰阐释了基本的算法和概念，而且运用丰富的Python代码示例展示了各种复杂算法的实现与应用，此外还介绍了如何使用流行的机器学习库和框架。对于想要了解数据科学领域中的新进展，以提高自身技能的Python开发人员、分析师和数据科学家来说，本书值得一读。 - 利用无监督学习技术识别数据集的内在模式与结构 - 掌握受限玻尔兹曼机和深度信念网络的工作原理 - 使用堆叠降噪自编码机构建深度架构 - 应用卷积神经网络解决图像分类问题 - 学习CPLE、自学习和S3VM等半监督学习技术 - 运用
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Hadoop数据分析 【图灵程序设计丛书】Hadoop及Spark指导手册 以数据科学的视角介绍Hadoop集群计算和分析 纵览Hadoop生态系统 基于python代码
通过提供分布式数据存储和并行计算框架，Hadoop已经从集群计算的抽象演变成了大数据操作系统。本书从数据科学的视角，介绍Hadoop集群计算和分析，重点关注可构建的具体分析、数据仓储技术和高阶数据流。书中主要内容如下： Hadoop和集群计算背后的核心概念 使用设计模式和并行分析算法创建分布式数据分析作业 在分布式环境下使用Apache Hive和HBase进行数据管理、数据挖掘和数据仓储 使用Sqoop和Apache Flume从关系数据库采集数据 使用Apache Pig和Spark DataFrame编写复杂的Hadoop和Spark应用程序 通过Spark MLlib运用分类、聚类和协同过滤等机器学习技术 我还未见过比本书更好的Hadoop框架讲解。 Marck Vaisman，博思艾伦咨询公司数据科学家、乔治?华盛顿大学兼职教授、数据社区DC联合创始人 每个概念都得以清晰明了的解读，在容易忽略细节的部分又都有补充资源，供读者深入学
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Python物理建模初学者指南 Python数据处理入门到实践书籍 数据可视化编程书 用Python解决科学问题的实践指南 众多世界知名大学教授推荐阅读 附赠示例代码和数据集 基于Python3.x
Python是一种迅速得到科学界广泛认可的计算机编程语言。本书的目的在于为Python学习者提供帮助，使他们可以通过自学掌握足以开展物理建模工作的编程技能，包括设置开源Python的编程环境，以及使用Python完成一些常见的科学运算任务，例如数据的导入和导出、数据的可视化、数值分析和模拟等。本书无需读者具备任何的编程经验。本书侧重于基础性内容，并介绍了一些广泛适用的技术，包括：● Python编程基础与脚本；● 数值数组；● 二维和三维绘图；● 蒙特卡洛模拟；● 数值方法，包括常微分方程求解；● 图像处理；● 动画。为了清晰地阐述新的知识点，本书提供了丰富的代码例子和练习，并给出了相应的解答。本书的示例代码和数据集，可以从www.epubit.com.cn下载。
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NumPy攻略：Python科学计算与数据分析【一本专业讲Python扩散库Mumpy的书！】
使用Python做科学计算相关的工作，NumPy是必须要掌握的。 采用了直截了当和易于学习的内容组织方式。书中精选了*实用的攻略内容，教会读者应对NumPy学习中*重要的任务和问题。 各攻略中精心组织了用来高效解决问题的指导步骤，并带有对操作过程的清晰解释。 每章的攻略小结部分还探讨了如何将解决方案应用于更多场合。 同时介绍了NumPy和其他软件的交互、性能分析和调试、软件测试和Cython等比较高阶的话题，帮助读者在对Python和NumPy有基本了解的基础上，实战水平更上一层楼！
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