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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
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对于希望使用Python来完成数据分析工作的人来说，学习IPython、Numpy、pandas、Matplotlib这个组合是目前看来不错的方向。《Python数据分析从入门到精通》就是这样一本循序渐进的书。《Python数据分析从入门到精通》共3篇4章。第篇是Python数据分析语法入门，将数据分析用到的一些语言的语法基础讲解清楚，为接下来的数据分析做铺垫。第2篇是Python数据分析工具入门，介绍了Python数据分析“四剑客”IPython、Numpy、pandas、Matplotlib。第3篇是Python数据分析案例实战，包括两个案例，分别是数据挖掘和玩转大数据，为读者能真正使用Python进行数据分析奠定基础。《Python数据分析从入门到精通》内容精练、重点突出、实例丰富，是广大数据分析工作者的参考书，同时也很适合大、中专院校师生学习阅读，还可作为高等院校统计分析及相关专业的教材。
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Python 3程序开发指南【正版书籍，满额减，电子发票】 正版
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、面向对象以及函数型
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