Python数据科学实战 数据科学导论 数据科学入门 数据科学概论手册 数据科学技术与应用 数据科学统计计算基础 大数据 入门与实践相结合
本书首先介绍数据科学，然后指导读者安装和搭建数据分析编程环境所需的软件包。在机器学习中，主要学习3 项技术：监督学习、无监督学习和强化学习，以及基本的分类与回归技术，如支持向量机、决策树以及逻辑回归等。 在前面章节的中，将学习Python语言中用于处理大型数据集的基本函数、数据结构，用于矩阵计算的NumPy包和Pandas包，如何使用Matplotlib绘制自定义图表，以及应用Boosting算法XGBoost（梯度提升）进行预测分析等。 在后面的章节中，将学习用于图像识别的卷积神经网络（CNN）、深度学习算法。读者将掌握如何向神经网络馈入人类语言、让模型处理复杂的文本信息以及构建人类语言处理系统进行结 果预测等。 本书通过实践操作的方式让初学者和经验丰富的数据科学家掌握数据科学与机器学习技术所需的基本工具。书中包含了59个实操训练项目 22个
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本书是一本用Python学习统计分析的基础读物，每章都用一个例子贯穿始终，以点带面，用Python编程的方式直观理解统计分析。有理论，有方法，有实践，可让读者快速掌握Python统计分析的基本技能。 大量的中小示例，通过Python编程实现，可操作性强。 详解数据处理、概率以及统计推测等统计分析内容，涵盖面广。 代码、图表并辅以通俗易懂的文字，易学易用。 双色印刷，版面精美，可使学习过程轻松愉悦。 赠送全部样本源代码。
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学编程，选择一本能看懂学会的图书很重要。好的图书能引导你快速入门相关领域并传递给你完整的知识体系。本书就是这样一本能让你快速入门Python编程和Python数据分析的图书，配有高清视频讲解和大量的中小案例，以及方便教师教学的PPT课件；另外本书还设置了大量的练习题，几乎每节都设置有 随堂练习 模块，每章*后还设置了 学习检测 模块，通过练习，让读者学会举一反三，融会贯通，切实提高编程能力；本书不光介绍了Python编程技术，还介绍了NumPy、matplotlib、SciPy、pandas等AI时代科学计算、大数据分析的第三方软件包的使用方法和技巧，让读者可以一本书掌握Python编程技术和数据分析的基础能力。 易学习 本书针对零基础读者，从*基础的程序逻辑开始，用浅显易懂的文字和简短的程序代码，带领读者快速入门Python编程世界。 范例多 本书以范例为
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