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本书是作者在Python教学中针对学生学习时遇到的概念、应用实战等问题的经验总结。基于Python 3.5编写，涵盖Python 3.0到3.5的实用特性。从Python标准函数库的源码分析与探讨，了解标准函数库中各种语法的应用。涵盖abc、collection.abc、datetime、pdb、unittest、timeit、threading、subprocess multiprocessing等标准函数库的实用模块。对于描述器、装饰器、meta类的实践等进阶主题进行详细探讨，并以标准函数库中@staticmethod、@abstractmethod等功能的模仿作为实际应用的对象。特以Lab图标标注了重点范例，以便掌握学习重点。
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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习。本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，这些都是一个成功的数据科学专家所必需掌握的。阅读本书，你将学会：■ 揭示数据科学算法的完整范畴；■ 高效地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库；■ 了解进阶回归方法的建模和变量选择；■ 进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；■ 熟悉先进的算法，如梯度提升、森林、旋转森林等。本书特色：■ 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中。
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本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准，第1版销售超过10万册，销售势头依然强劲，被国内100余所高等院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。 作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅掌握行业的新技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛点，这为本书的内容和形式提供了强有力的保障，这是本书第1版能大获成功的关键因素。 全书共13章，分为三个部分，从技术理论、工程实践和进阶提升三个维度对数据分析与挖掘进行了详细的讲解。 第一部分 基础篇（第1～5章） 主要讲解了Python数据分析与挖掘的工具和技术理论，包括数据挖掘的基础知识、Python数据挖掘与建模工具、数据挖掘的建模过程，以及挖掘建模的常用算法和原理等内容。 第二部分 实战篇（第6～12章） 通过工程实
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