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本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念,以及将其应用于数据分析的方法。本书采用编程计算的实用方法介绍了贝叶斯建模的基础,使用一些手工构造的数据和一部分简单的真实数据来解释和探索贝叶斯框架中的核心概念,然后在本书涉及的模型中,抽象出了线性模型用于解决回归和分类问题,此外还详细解释了混合模型和分层模型,并单独用一章讨论了如何做模型选择,还简单介绍了非参模型和高斯过程。本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库,其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下,读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型,从而解决一系列数据分析的问题。从本书你将学到:从实用的角度理解基本的贝叶斯概念;学习如何用PyMC3构建概率模型;掌握检查和修改模型的技能;利用分层模型的优势给模型加入结构;
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本书作为数据挖掘入门读物,介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法,通过循序渐进地讲解算法,带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式,呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果,如何使用亲和性分析方法推荐电影,如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘,等等。本书也涉及神经网络、深度学习的、大数据处理等内容。本书面向愿意学习的和尝试数据挖掘的程序员。
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作者在遥感和GIS领域积累了丰富的研发和教学经验,本书的内容和代码示例将非常适合读者学习。通过详细的理论讲解,再结合丰富的代码示例,读者将能够细致地掌握使用Python进行地理任务的处理,同时参考代码示例的注释,了解每一段代码的真实含义。
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《Python科学计算》介绍如何用python开发科学计算的应用程序,除了介绍数值计算之外,还着重介绍如何制作交互式的2d、3d图像,如何设计精巧的程序界面,如何与c语言编写的高速计算程序结合,如何编写声音、图像处理算法等内容。书中涉及的python扩展库包括numpy、scipy、sympy、matplotlib、traits、traitsui、chaco、tvtk、mayi、vpython、opencv等,涉及的应用领域包括数值运算、符号运算、二维图表、三维数据可视化、三维动画演示、图像处理以及界面设计等。书中以大量实例引导读者逐步深入学习的,每个实例程序都有详尽的解释,并都能在《Python科学计算》推荐的运行环境中正常运行。此外,《Python科学计算》附有大量的图表和岔图,力求减少长篇的理论介绍和公式推导,以便读者通过实例和数据学习的并掌握理论知识。
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Python面向对象编程指南 (美) Steven F. Lott 洛特 人民邮电出版社【可开电子发票】 【正品保证,进入店铺更多优惠!】
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Python是一种面向对象、解释型的程序设计语言,它已经被成功应用于科学计算、数据分析以及游戏开发等诸多领域。本书深入介绍Python语言的面向对象特性,全书分3个部分共8章。第部分讲述用特殊方法实现Python风格的类,分别介绍了__init__()方法、与Python无缝集成—基本特殊方法、属性访问和特性及修饰符、抽象基类设计的一致性、可调用对象和上下文的使用、创建容器和集合、创建数值类型、装饰器和mixin—横切方面 第2部分讲述持久化和序列化,分别介绍了序列化和保存、用Shelve保存和获取对象、用SQLite保存和获取对象、传输和共享对象、配置文件和持久化 第3部分讲述测试、调试、部署和维护,分别介绍了Logging和Warning模块、可测试性的设计、使用命令行、模块和包的设计、质量和文档。本书深入剖析Python,帮者全面掌握Python并构建出更好的应用程序,很适合
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