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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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本书作为数据挖掘入门读物,介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法,通过循序渐进地讲解算法,带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式,呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果,如何使用亲和性分析方法推荐电影,如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘,等等。本书也涉及神经网络、深度学习的、大数据处理等内容。本书面向愿意学习的和尝试数据挖掘的程序员。
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本书手把手教你从头开始开发一个真正的Web应用,并且展示使用Python做测试驱动开发(TDD)的优势。你将学到如何在开发应用的每一个部分之前先编写和运行测试,然后再编写少量的代码让测试通过。也就是说,你将学会应用TDD理念,写出简洁可用、赏心悦目的代码。 在这个过程中,你还将学到Django、Selenium、Git、jQuery和Mock的基础知识,以及其他当前流行的Web开发技术。如果你准备提升自己的Python技能,本书将清楚地演示如何使用TDD实现简单的设计。 通过阅读本书,你将: 深入分析TDD流程,包括“单元测试/编写代码”循环和重构; 使用单元测试检查类和函数,使用功能测试检查浏览器中的用户交互; 学习何时以及如何使用模拟对象,以及隔离测试和整合测试的优缺点; 在过渡服务器中测试和自动部署; 测试网站中集成的第三方插件; 使用持续集成环境自动运
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