数据科学导论——R与Python实现 吴喜之 高等教育出版社 9787040525458
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数据科学导论——R与Python实现 吴喜之 刘苗 高等教育 本科二三年级数据科学入门课程 数据及探索性数据分析
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Python数据科学 技术详解与商业实践 【正版】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
本书共9章，第章介绍数据科学中涉及的基本领域 第2～3章介绍与数据工作紧密相关的Python语言基础 第4章讲解描述性统计分析在宏观业务领域的分析 第5章讲解数据规整、清洗的重要技能 第6章介绍数据科学领域实用的四大统计检验 第7章讲解当被解释变量为连续变量时，如何使用线性回归作预测 第8章讲解使用逻辑回归作评分卡模型 第9章讲解另外一个可解释模型——决策树。第0～2章分别讲解了BP神经网络、朴素贝叶斯、近邻域、支持向量机的原理和在决策类模型中的运用 第3～4章作为一个整体讲解商业分析场景下的信息压缩 第5章以产品推荐作为案例，讲解发现事件与事件伴生关系的关联分析和序列分析算法 第6章使用欺诈识别案例讲解当被解释变量分布极端不平衡时的处理方法 第7章继续使用欺诈识别案例讲解集成学习的算法 第8章讲解了使用效应分解和ARIMA方法
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数据科学导论——R与Python实现吴喜之、刘苗 著高等教育出版社9787040525458 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书的内容安排基本上按照数据科学的步骤及思维， 所有讨论都基于实际数据案例并通过R 和Python 两种软件实现. 内容包括数据及探索性数据分析、数据整理及清理、有监督学习的10 种分类及回归机器学习方法、无监督学习的两种方法. *后简要介绍网络爬虫技术， 供读者参考. 在课程内容的选择、课程进度及授课方式， 必须给任课教师以*大的自由度和自主权，一切依学生的基础、条件及需要而定. 我们应该介绍对学生*有帮助的内容， 而不是某些陈旧教条所认为“应该灌输” 的内容; 应该使学生的思维空间向无限的可能开放， 而不是约束在一个被主观认为“正确” 的狭隘方向. 科学就是在这种开放无拘束的环境下不断发展的.
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Python数据科学：技术详解与商业实践 常国珍 赵仁乾 机械工业出版社 9787111603092
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Python数据科学：技术详解与商业实践 常国珍 赵仁乾 9787111603092 机械工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
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数据科学与分析：Python语言实现 前IBM首席数据科学家撰写，通过精选的数据分析案例，助你快速进阶
本书专为在学术与商业领域从事数据科学和数据分析的人员而设计，旨在以Python为工具详细介绍数据科学和分析中使用的主要概念、技术、方法及一些实用技巧，为立志成为数据科学家的读者提供可行的实践指南。 本书各个章节彼此独立，以便读者可以轻松地查阅所需内容。 全书从处理过程和获取结果的角度讨论了数据科学和数学分析的相关内容， 还介绍了Python的重要功能，包括Python入门知识。本书涵盖机器学习、模式识别和人工智能的基本要素，它们是本书其余部分所使用的算法和实现的基础；还介绍了使用聚类技术和分类算法进行回归分析，探索了分层聚类、决策树、集合技术、降维技术和推荐系统；*后讨论了支持向量机算法以及回归和分类等应用程序中重要的核心技巧。
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本书由前IBM首席数据科学家撰写，旨在为励志成为数据科学家的读者给出一个可行的实践指南。从Python入门开始，逐步实现数据分析、机器学习等通用算法，进而讨论数据科学家的典型工作流程，很后从实践入手，由浅入深，精选决策树、降维技术、支持向量机等数据分析案例，让读者能逐步理解晦涩的公式理论并上手操作，可以满足不同层次的读者需求。
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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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Python数据科学：技术详解与商业实践 金融行业超过12年数据科学经验的资 深专家从技术、业务和商业实践3个维度为数据科学家的养成提供系统化路径
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