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本书读者对象：想了解数据分析、统计分析、机器学习的人员；想从事数据科学相关工作者的人员 本书以R语言和Python为工具，对数据科学实践中经常遇到的数据质量问题和处理要点、回归模型、决策树、聚类、降维，以及常用的监督学习方法和深度学习等内容，进行了详细讲解。可以让读者在短时间内掌握使用R语言和Python从数据创建模型到获取结果的基本步骤，并用R语言和Python体验学习各种统计分析的“理论”和“实际思维方式”，在掌握使用R / Python实践数据科学与机器学习基本技能的同时获得自身持续发展和深入学习所需的素养。 □ 能够直观地了解什么是统计建模。 □ 能够理解基于模型的因素分析和预测之间的差异。 □ 在实际创建模型或解释结果时不要掉进“陷阱” 本书特点 1、本书的特点是数据分析和建模都是基于实际数据进行，而不是基于已经处理
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如今“程序设计”已经是越来越普及的课程，让人人拥有程序设计的能力已是各个学校信息技术课程的重点。算法是计算机科学专业非常重要的基础课程，也是有志从事信息技术领域的专业人员必须学习的一门基础理论课程。为了帮助更多人能够比较轻松地了解各种算法的重点，全书采用丰富的图例来阐述算法的基本概念，包括分治法、递归法、贪心法、动态规划法、迭代法、枚举法、回溯法等，并应用不同算法延伸出重要数据结构，例如数组、链表、堆栈、队列、树形结构、图形、排序、查找、哈希表等。本书使用Python语言编程实现算法，是一本简单有趣的算法入门书。
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