Python医学数据分析入门 Python医学统计入门书,基于Python 3.8.5,强调实战和应用,以帮助读者解决数据分析中的实际问题,配有习题和答案、案例解析和程序示例,提供源码下载
1.结合医学数据,系统地介绍如何利用 Python 进行数据分析,以帮助读者解决数据分析中的实际问题。 2.本着让非专业读者易于理解的原则,本书强调实战和应用,着重介绍数据分析的思路和方法,尽量淡化分析方法的推导和计算。 3.书中配有大量的案例解析和程序示例,以及使用 Python 绘制的图形,所有代码均在 Python 3.8.5 环境下运行通过。 4.书中每一章都配有习题,书末附有习题参考答案,方便读者自学和学校老师教学。 5.提供源码下载
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本书从统计学的角度来理解机器学习模型的本质。
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时间序列分析实战:基于机器学习和统计学 从实战角度介绍时间序列分析中的创新和实例,结合统计法和机器学习技术解决常见问题,提供在线资源(示例代码练习等),兼顾Python和R这两种语言,帮助读者快速上手
天气、股票、心跳都会产生时间序列数据,物联网、数字化医疗和智慧城市的兴起更是产生了大量的时间序列数据。随着数据的规模快速增长,应用机器学习和统计方法进行时间序列分析的做法越来越普遍,也越来越重要。 本书从实战角度介绍时间序列分析中的创新技术和实际用例,帮助你结合使用传统的统计方法和先进的机器学习技术来解决时间序列分析中的常见问题。由于Python和R都是时间序列分析常用的语言,因此本书兼顾这两种语言并对时间序列进行系统的阐释,可以让数据分析师、数据工程师和其他与数据打交道的读者快速上手。 * 发现并整理时间序列数据 * 针对时间序列进行探索性数据分析 * 模拟时间序列 * 存储时间序列 * 为时间序列生成并选择特征 * 测量误差 * 使用机器学习和深度学习分析时间序列 * 评估模型的精度和性能
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