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Python是适用于数据科学的编程语言。即使你初次接触Python语言,本书也能教会你通过Python编程来获取、组织、处理和分析大量的信息并识别出趋势和模式。从安装Python开始,一直到执行交叉验证,快用本书开始学习之旅吧! 看看Python为什么适用于数据科学——浏览数据科学管道并学习Python的基本功能。 安装设置——安装Python、下载数据集和样例代码并用数字和逻辑来工作,创建函数,存储和索引数据。 可视化——探索MatPlotLib,创建图表,包括饼图、条形图、直方图和散点图。 深入探索——学习类和多进程,为数值型的数据定义描述性的统计量并应用于可视化。 数据处理——研究降维解决方案,执行层次聚类并学习检测数据中的异常点。 让数据告诉你一些信息——使用线性模型并执行交叉验证、选取和优化。 本书包含以下精彩内容: Python数据分析编程
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《Python编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年,是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言,本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下,本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外,由于Python 3.1相对较新,并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下,如果某些理论需要详细解释,本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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适读人群 : Python语言初学者; Python爬虫初学者; Python自动化运维初学者; 人工智能初学者; Python开发工程师; 这是一本容易学会、学以致用的书。 一本好书,只有读完才有收获。 学习中怕的是密密麻麻的文字、晦涩的文字,I这会人读不下去,时不时让人想放弃。 为此,本书采用丰富而结构化的层次,采用短段、短句,希望读者阅读时有一种“顺水行舟”的轻快感。 此特色,可能在买书时,感觉并不明显;但在使用,将真真实实体会到它的好。 --- Python,深度学习,机器学习,大数据,python编程,从入门到实践,数据分析,数据挖掘, python基础教程,数据,python数据分析,
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在《Python 3程序开发指南(第2版 修订版)》中,的Python程序员Mark Summerfield展示了如何充分利用Python 3的功能与特性来编写代码。与以前的版本相比,Python 3功能更强大,使用更方便,语法更一致,表达能力更丰富。本书将编写程序、使用标准或第三方Python 3库、创建新的专用库模块所必需的所有相关知识整合到了一起。 作为一名具有多年Python使用经验的程序员,Summerfield在本书中为读者深度分析与讲解了从其他途径无法获取的Python 3使用与开发技术。Summerfield从Python的“优美核心(beautiful heart)”(即编写高健壮性、高性能程序的8个关键要素)开始讲解,并以这些关键要素为基础,介绍了有助于增强程序开发实用技能的新主题,每个主题都包含其概念和多个操作实例。 《Python 3程序开发指南(第2版 修订版)》内容包括: 使用过程型、面向对象以及函数
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Python与机器学习实战:决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现
适读人群 :人工智能及相关领域研究人员、程序员,计算机及数据科学专业在校生 算法与代码兼顾,理论与实践结合 很丰富:7种算法,50段实现,55个实例,总代码量5295行,全面而不冗余 很扎实:对经典有效的机器学习算法的核心内容进行了相当详细的推导 很应用:将理论实打实地用Python代码写出来,可以解决的任务 很前沿:叙述了TensorFlow框架、Inception-v3 from Google、迁移学习等前沿技术
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