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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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适读人群 ：本书适合以下人群阅读： 以Python为主要开发语言的工程师； 工作中需要写一些Python代码的工程师； 有其他语言编程经验、想学习如何写出地道Python代码的工程师； 任何爱好编程、喜欢Python语言的读者。 1.专业：基于GitHub人气开源文章“Python工匠”系列，基于Pytho3.8，广受读者喜爱。 2.稀缺：源自本土一线项目案例，融入互联网大厂工程实践经验。 3.专注：聚焦真实项目中高频使用的Python编程核心知识点。 4.实用：14个项目案例，60多个编程技巧与建议，立等可用，提供源代码下载。
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