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概率统计与Python解法 数据分析师的良策妙计，编程高手数学修养，Python零基础块速入门，机器学习的统计推理基础。
本书对概率论及数理统计课题的Python解法全覆盖：每个课题都给出了解决问题的Python解法，代码简洁，说明细致，Python零基础读者轻松上手。提供全书所有源代码，并通过博客形式长期维护、完善
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机器学习中的统计思维（Python实现） 机器学习统计分析，以统计思维推动模型实现
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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多元统计分析——R与Python的实现 吴喜之 9787300266558 中国人民大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书基于数据驱动的思维，以R和Python作为编程工具对大量实际案例做了分析。介绍了回归、分类及各种多元分析方法（包括主成分分析、因子分析、聚类分析、典型相关分析、二元及多元对应分析、多维尺度变换分析）的概念、应用及可能的误区。 本书并不要求读者有数理统计的预备知识，而且本书在一开始为读者提供了为理解概念而必要的代数知识，并附有学习编程语言的练习。读者可以通过本书学到机器学习的很重要内容并同时学习编程语言，打下数据科学的基础。
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