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很系统:阐释数据工作的全貌,具有全局思维。 很实践:讲解十三个基础算法和七类统计学方法。 很快速:主次分明,在学习时间和难度两方面降低学习成本。 很前沿:实战章节引入近几年的前沿技术。 很典型:六大综合实例:决策、NLP、时间序列、图像处理等。 很易懂:语言风格通俗易懂,包含大量举例和相关基础概念。
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许多物理学家在研究工作中还要扮演软件开发人员的角色。但即使对于物理学家来说,也不是所有的软件开发任务都很简单。本书是一本实践指南,介绍了软件开发的许多基本技能,能够帮助读者自动化地完成物理领域几乎所有方面的研究。 本书由两位核工程博士编写,书中包含了物理领域的许多实际案例。通过阅读本书,读者会学到如何用Python编程语言收集、分析数据,构建软件,发布结果等技能。 本书分为4个部分。 起步:掌握Python、命令行、数据容器、函数、流程控制以及逻辑、类和对象。 上手:学习正则表达式、分析和可视化、NumPy、用文件和HDF5存储数据、物理中重要的数据结构、并行计算以及部署软件。 完善:构建流程和软件;使用本地和远程版本控制、调试并测试代码。 发布:为代码生成文档;发布研究结果;提高协作效率;了解软件许可证、所有
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适读人群 :1、对预测专题感兴趣的朋友 2、数据分析、数据挖掘、机器学习、人工智能方向的从业者 3、大学相关专业的老师和学生 预测基础:预测概念理解、预测方法论、分析方法、特征技术、模型优化及评价 预测算法:多元回归分析、复杂回归分析、时间序列及进阶算法 预测案例:短期日负荷曲线预测、股票价格预测
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