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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、随机森林、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;■ 进一步有效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;■ 熟悉优选的算法,如梯度提升、随机森林、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
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PYTHON基础教程(第3版·修订版) [挪]芒努斯·利·海特兰德 著,袁国忠 译 9787115613691 人民邮电
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Python金融数据分析与数字化营销 [美]阿特·尤迪恩 著,周子衿 译 清华大学出版社 9787302604143
《Python金融数据分析与数字化营销》主要帮助读者了解如何使用 Python来收集、操作和分析数据。作为一本实用指南,本书可帮助读者从零开始使用 Python,直到可以自己可以动手写脚本来完成日常任务,比如金融数据分析和数字化市场营销。 Python作为雇主最需要的技能,可以在几个月内学会,相关的工作知识和经历可以帮助你提升职业生涯。《Python金融数据分析与数字化营销》将指导读者处理数字、分析大数据以及从电子表格切换到更快、更高效的编程语言。书中提供了适量的真实案例来帮助你实现学习到应用的过渡,成为一名熟练的 Python专家。 《Python金融数据分析与数字化营销》着眼于数据管理、金融和数字化营销,强调了Python如何进行数据收集、管理、分析和可视化,从而助力金融行业确定金融衍生品的定价以及开展有效的营销活动。
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Python数据分析实战 (意)法比奥·内利著 人民邮电出版社 自动化技术、计算机技术 PYTHON数据分析实战(第2版 第二版)
Python提供了数据处理平台,拥有丰富的库,其算法的实现更具创新,还能跟很多语言对接。这些特点使得Python在信息处理、管理和检索方面尤为出众。此外,Python还能用作脚本、操作数据库以及开发Web应用,扩展了数据分析的应用场景。本书深入探究大量真实的Python数据分析案例,详细阐述如何利用Python及其衍生工具处理和分析数据,将理论与实践相结合,带领读者开启数据分析之旅。 阅读完本书,你将学到: -数据分析和Python基础知识 -NumPy库和pandas库简介 -使用pandas读写和处理数据 -用matplotlib库实现数据可视化 -用scikit-learn行机器学用TensorFlow行深度学用Jupyter Notebook分析气象数据 -Jupyter Notebook内嵌D3库 -用scikit-learn和TensorFlow识别手写体数字 -用NLTK分析文本数据 -用OpenCV分析图像及实现计算机视觉 ;
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PYTHON网络编程 王菊雅,李泽彪,鲍小忠 主编 编 大学教材大中专 正版图书籍 中国铁道出版社
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