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(1)作者在IT行业有超过20年的研发经验,在金融和数据科学领域有超过12年的实践经验,是金融界知名的数据科学家,在R/Python/SAS等技术领域有深厚的积累。 (2)本书从3个维度展开,技术维度:全面讲解数据分析、数据挖掘和机器学习的核心技术;业务维度,围绕具体的业务生命周期展开技术知识点的讲解;实践维度,列举的全部是商业案例,通过案例为数据科学从业者提供工作模板。
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贝叶斯思维 统计建模的Python学习法【正版】 【正版图书,电子发票】
贝叶斯方法正在变得越来越常见与重要,但是却没有太多可以借鉴的资料来帮助初学者。基于AlleDowney在大学讲授的本科课程,本书的计算方法能帮助你获得一个良好的开端。 使用已有的编程技巧学习和理解贝叶斯统计 处理估计、预测、决策分析、假设的证据、假设检验等问题 从简单的例子开始,包括硬币问题、M&Ms豆问题、《龙与地下城》勇士投骰子问题、彩弹游戏和冰球比赛问题 学习计算方法,解决诸如SAT分数含义、模拟肾肿瘤和人体微生物建模问题
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使用Python和JAX构建推荐系统 无论是希望客户在你的在线商店中找到最Z具吸引力的商品、获取丰富且有趣的视频,还是获取他们需要了解的新闻,推荐系统(RecSys)都能提供解决方案。
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本书的读者对象为:所有对Python编程感兴趣的高校学生、青少年、社会大众以及财务、人力资源等想提高工作效率的职场人员,所有零基础想自学编程的人员都可以使用本书学习。 《零基础7天入门学Python》就以零基础读者为对象,结合大量的实例(28道例题及答案示例与解析)和练习题(16个课后练习题及答案解析),对初学者应该掌握的Python知识通过7天的课程进行了详细解说。作为编程学习的入门书,本书并没有对Python知识进行面面俱到的讲解,而是聚焦于编程初学者必须掌握的知识点,让他们能够集中理解,高效学习。 三遍学习法: 第1遍 按照目录设置在一周时间内将全书内容大致阅读一遍,了解基本语法和编程基础。跳过例题,在电脑上一个字一个字地输入示例程序。可暂时跳过其中难的地方,掌握示例程序的总体流程。 第2遍 以解答例题为中心从头开
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为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求,本书遵循由浅入深的原则,详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块,实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作,让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。十大常用数据挖掘算法及实战案例,如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等,基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库,已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主,从实战角度出发,讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务,旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。 IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境 NumPy:用ndarray实现高维数组的高效存储与操作 Pandas:用DataFrame实现带标签/列式数据的高效存储与操作 Matplotlib:实现各种数据可视化 Scikit-Learn:用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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会写代码≠能做好项目! 建立有序生产环境 迅速融入开发团队 高效处理项目问题 网罗Python项目开发中的流程,让你的编程事半功倍 Python项目与封装/团队开发环境/问题驱动开发/源码管理(Mercurial) Jenkins持续集成(CI)/环境搭建与部署的自动化(Ansible)/Django框架…… 日本极客和书虫们的智慧结晶和经验总结 BeProud里不乏极客和书虫们。在这里,很多人对特定领域的了解程度能吓掉你的下巴。大家一旦发现感兴趣的事,就会拿出私人时间来学习、实践。要知道,极客和书虫们不会为这种事情吝啬时间。 正如人们印象中的那样,极客和书虫们大多有些怪癖,但BeProud 的员工都具备下列共识。 ?希望能不做不想做的事 ?希望学会好的方法并付诸实践 ?希望工作时有个好心情
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