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本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始，陆续介绍了Python的工作环境，如何用Python分析数据，以及数据挖掘的概念，然后又扩展到机器学书还涵盖了缩减原则、集成方法、*森林、旋转森林和超树等方面的内容，这些都是一个的数据科学专家所掌握的。 阅读本书，你将学会：; 揭示数据科学算法的完整范畴； 地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库；; 了阶回归方法的建模和变量选择；; 一步理解集成方法的潜在含义及实施；; 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题；; 熟悉的算法，如梯度提升、*森林、旋转森林等。 本书：; 内容明确且易于跟学；; 甄选重要的任务与问题；; 精心组织编排内容，有效解决问题；; 清晰易懂的讲解方式；; 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问题
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本书是一本综合且全面讲述数据结构及其算法分析的教科书，为了便于高校的教学或者读者自学，作者在描述数据结构原理和算法时行文清晰而严谨，为每个算法及其数据结构提供了演算的详细图解。另外，为了配合在教学中让学生上机实践或者自学者上机 操练 ，本书为每个经典的算法都提供了Python语言编写的完整范例程序（包含完整的源代码），每个范例程序都经过了测试和调试，可以直接在标准的Python解释器中运行，目的就是让本书的学习者以这些范例程序作为参照，迅速掌握数据结构及其算法的要点。
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为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求，本书遵循由浅入深的原则，详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块，实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作，让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。十大常用数据挖掘算法及实战案例，如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等，基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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编程从孩子抓起 得到越来越多的人的认同和重视。本书是教孩子学习Python程序设计的入门读物。本书全彩印刷，寓教于乐，易于学习；读者可以轻松与快速地掌握解决问题方法和程序设计思维的。 本书主要特色如下： 1.内容由浅入深，循序渐进，基础知识与实践开发相结合； 2.全彩印刷，图文并茂，生动形象，白话的语言形式轻松幽默。
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针对性强。全书内容紧密结合高中信息技术课程，围绕课程中的内容进行深入讲解，并进行适当的扩展，同样也适用于高年级初中生阅读。代码紧跟Python很新版本。书中所有代码适用于Python 3.4.x、Python 3.5.x和Python 3.6.x，以及将要发布的Python 3.7.x。例题丰富、代码纯正、讲解透彻。书中所有例题都配有相应的解析和源代码，并且对重要的源代码都加了注释来说明代码思路以方便理解。形式多样化、内容立体化。书中重点内容通过圆点进行了标记，并通过小技巧、小提示、注意等多种形式方便阅读和理解；另外，书中所有例题和案例都配有相应的，通过扫描可以快速下载源代码，减少代码输入时间，节约宝贵的学习时间。
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本书特色 1. 实例众多 学习和掌握一项技能的最简单方式就是多看、多练。本书包含 100 多个趣味实例，这些实例 涉及各个方面，不仅可以用来巩固练习，还可以用来开拓思维，引导小读者编写自己感兴趣的各种 程序。 2. 内容有趣 为了提高小读者的阅读兴趣，本书实例基于生活化的场景，讲述各种有趣的事情，尽量避免各 种枯燥的数学求解问题。例如，讲解出租车如何计费，以及如何为文艺表演评分等。 3. 内容全面 本书涵盖了 Pytho的常用知识点，并且针对每个知识点都配置了一个相应的实例。通过本书， 小读者可以学习每个知识点的使用，同时掌握知识点的组合使用。 4. 由浅入深 考虑到小读者的逻辑思维能力相对较弱，所以本书的内容由浅入深，逐步讲解。首先讲解最为 直观和简单的内容，如输入、输出、变量和常量；然后，逐步过渡到运算、逻辑、数据集
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