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数据科学实战手册 第2版 数据科学实战手册 第二2版 基于R和Python的数据科学实战教程 数据科学入门 数据处理 数据分析
面对着每年都在快速增长的数据量，我们对数据进行分析和处理的需求变得比以往更加迫切。那些懂得如何利用数据的公司比不懂的公司更具有竞争优势，这使得那些具有丰富知识储备且有能力的数据人才变得更加抢手。本书的主要内容：学会并理解在不同平台下安装R和Python的流程和所需环境；在R和Python环境下实现数据获取、数据清洗、数据整理，完成数据分析的准备工作；建立预测模型和探索分析模型；分析模型结果并创建数据报告；尝试多种基于树的方法，建立随机森林；在R中实现初步的数据科学概念；学习探索性数据分析的应用方法，基于树的方法以及随机森林方法等。
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统计机器学习及Python实现徐礼文科学出版社9787030724380
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算法精粹 经典计算机科学问题的Python实现 用Python语言求解计算机科学的经典问题，定位独特，示例经典，基于Python 3.7 版本
1.计算机科学和算法问题具有非常广泛的应用领域，而且经常出现在程序员面试题中； 2.本书所采用的Python语言是当前*流行的程序设计语言，基于Python3.7版本； 3.将计算机科学与应用程序、数据、性能等现实问题深度关联。 看似新颖或独特的计算机科学问题，往往根植于经典算法、编码技巧和工程原理。经典方法仍然是解决这些问题的*途径！理解用Python实现的这些技巧，可以扩展你在Web开发、数据处理、机器学习等方面获得成功的潜力。 本书详细介绍一些经过时间验证的方案、练习和算法，以提升你解决计算机科学问题的技能。从二分搜索算法这种简单的任务，到用k 均值聚类算法对数据进行聚类，很多编码挑战都将迎刃而解。破解将计算机科学与应用、数据、性能等真实世界相关联的问题，会让你特别享受那种满足感，甚至可以让你在下一次工作面试中应对自
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一本言简意赅、系统讲解Python编程基础、科学计算、数据分析的自学教程。 源自网上广受好评的 中文python笔记 ，知乎 如何系统地自学 Python？ 千万访问量答主自学Python的经验总结。 特别总结了Python多版本代码差异对比，配备全套数据集、源代码，方便使用者参考。
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这是一本面向初学者的Python编程门书，特别适合没有任何编程基础的读者学习。如果你想要学习Python编程，或者想转型到人工智能领域寻找机会，那么我向你真诚的推荐这样一本好书，我的理由是： 首先，《细说Python编程：从门到科学计算》由两位长期使用Python编程的博士执笔，他们在领域内工作多年，对Python语言有透彻深的理解，他们会教给你正确高效的编程学习方法。不走弯路，才能行稳致远，不是吗。 其次，《细说Python编程：从门到科学计算》内容涵盖了Python编程的核心知识，完全可满足门者的学习需求。值得一提的是，《细说Python编程：从门到科学计算》还扩展性地介绍了更多的知识，如数据库编程、网络编程、代码测试、程序包、科学计算等，还针对每个知识介绍了更深的知识，如容器部分，除介绍容器的基本功能和使用方法之外，还介绍了嵌套容器
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Jupyter数据科学实战 Jupyter数据科学手册，初学者的实战指南，通过简单易懂的Python示例，掌握数据科学技能，学习线性代数和统计学的基础知识，为实际业务场景实现和保存机器学习模型。
1.本书是目前市面上仅有的以Jupyter为主题的图书。 2.本书涵盖大量的实际案例，帮助读者学以致用。 3.通过简单易懂的Python示例，掌握数据科学技能。 学习Python编程技能以展开独立的数据科学项目。 通过Python语言学习线性代数和统计学的基础知识。 建立预测模型，调整其参数并分析性能。 对无标签的数据集进行聚类、转换、可视化和提取。 学习如何使用matplotlib和seaborn实现数据可视化。 为实际业务场景实现和保存机器学习模型。 现代商业中充斥着数据，因而由数据驱动的决策任务变得越来越复杂，执行此类任务就需要相关的技术知识和分析技能。本书旨在帮助您掌握Python知识，同时熟练使用Jupyter Notebook等工具，以胜任数据科学家的角色。 本书简要介绍了数据科学的基础知识和您在学习中可能遇到的问题，并概述了书中涵盖的关键主题。您将学会
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《极速Python：高性能编码、计算与数据分析》直击Python编程要害。对于大型数据项目，过慢的代码运行速度是毁灭性的。在机器学习和大规模数据分析中，除了使用高性能的Python代码，还要使用经过优化的库、发挥计算机硬件的多核处理能力。满足计算速度后，还要优化计算资源、控制计算成本，而《极速Python：高性能编码、计算与数据分析》为读者提供了一整套高性能编程解决方案。
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《Python贝叶斯建模与计算》旨在帮助贝叶斯初学者成为中级从业者。本书使用了PyMC3、TensorFlow Probability和Arviz等多个软件库的实践方法，重点是应用统计学的实践方法，并参考了基础数学理论。
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Numpy数据处理详解——Python机器学习和数据科学中的高性能计算方法 尾原飒 著；[日]吉田拓真、陈欢 译 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
Python 因其简单易学、功能强大、开发效率高、拥有强大的第三方库等优点，使其成为学习人工 智能的编程语言。《NumPy 数据处理详解――Python 机器学习和数据科学中的高性能计算方法》就 从 Python 中经常使用的 NumPy 库的基础知识入手，讲解了实用的高速数据处理方法。大数据时代， NumPy 因其包含大量的数学函数，能够处理多维数组，而且处理速度堪比 C 语言，所以 NumPy 也成 为机器学习和数据科学领域数据处理不可或缺的库。全书详细介绍了 NumPy 基础知识、NumPy 与数组 操作、NumPy 数学函数的应用和 NumPy 机器学习编程方法，特别适合机器学习工程师、数据科学家、 人工智能开发相关人员系统学习 NumPy 使用方法，或将此书作为案头手册，随时翻阅查看。
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创意动画与编程（Python版） 中国科学院陈国良院士主编，全国高等院校计算机基础教育研究会青少年编程教育专业委员会组织编写
国务院发布的《新一代人工智能发展规划》提出，要广泛开展人工智能科普活动，在中小学设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育 ，这是我 首次将编程教育写入政府决策。 全国高等院校计算机基础教育研究会青少年编程教育专业委员会组织编写了这套丛书，其宗旨是将编程教育与科技素养、逻辑思维教育相结合，发展学生主导的学习，将青少年编程教育同学生的心理成长、社会情感和认知发展的培养有机地结合起来。 （1）中国科学院院士陈国良任系列丛书主编： 陈国良院士是国内计算机教育的引领者，是在国内倡导 计算思维 能力培养的先行者，为丛书的编写奠定了 主旨 方向。 （2）作者来自于教育一线和 需求 一线，有多年的中小学信息化教师培养教学经验和程序设计的教材编写经验。 （3）体例设计新颖，目标明确，全书案例的知识认知
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