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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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Python数据结构和算法实战 巴桑特·阿加瓦尔,本杰明·巴卡著,陆永耕 译 中国水利水电出版社 97875226005
在编程中，数据结构和算法非常重要。计算机科学家、图灵奖获得者 Niklaus Wirth 曾提出一个公式：算法 + 数据结构 = 程序，该公式在程度上揭示了程序的本质，其对计算机科学的影响可以与爱因斯坦的“E=MC2”相媲美。 因此选择合适的数据结构并设计的算法，编写出复杂而强大的代码，可以帮助我们更高效、更地解决问题。 《Pytho数据结构和算法实战（第 2 版）》是引进欧美“计算机编程实践”系列书中的一本，用通俗易懂的文字，结合插图和中小示例，介绍了基本的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树、堆、哈希表和图等，以及数据分析中最常见的搜索、排序等算法，各种选择算法和贪心算法、分治算法等各种数据结构算法。通过本书，读者将对数据结构和算法及算法设计有一个深入了解，为后续更深入学习打下坚实的基础，在实际工作中能够为新问题找到
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