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Python数据整理 一本实用的Python数据整理入门教程，全面阐释数据整理和提炼过程背后的所有核心思想，提供大量的练习和实例
为了使数据有用且有意义，必须对其进行整理和提炼。本书将向你揭示这些过程背后的核心思想，并让你掌握该领域中流行的工具和技术的相关知识。 本书以Python为基础，重点关注数据结构，然后深入到数据整理的基本工具，如Numpy和pandas库。你将深入了解为什么应该远离基于其他语言实现的传统数据清理方式，而利用Python中特定的预建例程。 Python提示和技巧的组合将演示如何使用相同的Python后端从各种数据源（包括互联网、大型数据库和Excel财务表）提取和转换数据。为了帮你应对更具挑战性的场景，本书将向你介绍如何处理缺失数据或错误数据，并根据下游分析工具要求重新格式化数据。本书将通过现实世界的例子和数据集进一步帮助你掌握相关概念。 通过本书的学习，你将有信心对各种不同的数据源进行高效的提取、清理、转换并格式化数据。 通过阅读本
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数据科学中的实用统计学（第2版） 数据科学教程，同时提供Python和R代码，细致讲解数据科学中的核心统计学概念，含丰富代码示例，数据科学从业人员、数据分析面试参考书籍。
1.以通俗易懂的方式，从数据科学的角度系统的阐释重要且实用的统计学概念，介绍如何将各种统计方法应用于数据科学中； 2.运用清晰的解释和丰富的示例，将实用的统计学术语与数据挖掘实践相结合，适用于数据科学的入门初学者； 3.相比于上一版，本书新增了更多Python和R语言示例，读者可以更深入的了解如何在数据科学项目中正确运用各种统计方法； 4.通过本书，你将掌握以下知识： 为什么探索性数据分析是开启数据科学任务的关键一步 随机抽样如何降低偏差并提高数据集的质量 实验设计原则如何针对问题生成确定性答案 如何使用回归方法估计结果并检测异常 用于预测记录所属类别的主要分类方法 从数据中 学习 的统计机器学习方法 从未标记的数据中提取信息的无监督学习方法
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Python物理学高效计算 以Python代码为例将Python应用于物理领域的实践指南 Python编程入门教程 含正则表达式 数据可视化 数据存储 流程构建 调试控制代码等实用知识
许多物理学家在研究工作中还要扮演软件开发人员的角色。但即使对于物理学家来说，也不是所有的软件开发任务都很简单。本书是一本实践指南，介绍了软件开发的许多基本技能，能够帮助读者自动化地完成物理领域几乎所有方面的研究。本书由两位核工程博士编写，书中包含了物理领域的许多实际案例。通过阅读本书，读者会学到如何用Python编程语言收集、分析数据，构建软件，发布结果等技能。本书分为4个部分。起步：掌握Python、命令行、数据容器、函数、流程控制以及逻辑、类和对象。上手：学习正则表达式、分析和可视化、NumPy、用文件和HDF5存储数据、物理中重要的数据结构、并行计算以及部署软件。完善：构建流程和软件；使用本地和远程版本控制、调试并测试代码。发布：为代码生成文档；发布研究结果；提高协作效率；了解软件*、所有权和版权
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Python自然语言处理实战 人工智能NLP教程书籍机器学习ML深度学习神经网络理论TensorFlow入门指南，全面讲解NLP前沿技术，构建多种实用应用程序，提供示例代码文件下载。
1.自然语言处理（NLP）已在Web搜索、广告和客户服务等各个领域中得到广泛应用。借助深度学习，我们可以增强NLP在这些领域的性能。 2.基于Python3.5，使用Python，可以利用深度学习模型执行各种NLP任务，以及应对当今的各种NLP挑战。 3.内容全面，全面讲解NLP前沿技术，构建多种实用应用程序。 4.提供包含本书截图 图表彩色图像的PDF文件下载。 5.提供本书的示例代码文件下载。 阅读本书后，你将学会将神经网络融入各种跨平台的语言应用程序中，使用NLTK和TensorFlow执行NLP任务并训练模型，以及通过强大的深度学习架构（例如CNN和RNN）增强NLP模型。 进行词语的语义嵌入以对实体进行分类和查找 通过训练将词语转换为向量，以执行算术运算 训练深度学习模型以检测推文和新闻的分类 使用搜索和RNN模型实现问答模型 使用CNN为各种文本分类数据集训练模型 实现深层生成模
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