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1.Python数据科学指南，结合数据科学的具体应用场景，由浅深的引导读者学习。 2.以问题为导向，用具体应用场景讲明白如何选择、使用合适的数据科学工具。 3.以生动的案例引出问题解决方法，提供完整代码和步骤流程，可参考，可上手。 4.深浅出，对新手友好，本书尽量不使用数学公式和晦涩的术语。 5.提供同步讲解视频，帮助读者加深对书中难、重的理解。
R数据科学——从数据挖掘基础到深度学习 机器学习人工智能丛书 chatgpt聊天机器人 r数据科学实战 python数据
本书以 知识点 例题解析 测试题演练 的形式，用通俗易懂的语言，简明扼要地介绍了相关知识点及R语言在数据科学中的具体应用过程，涵盖从数据挖掘基础到深度学习的丰富内容。如果你想快速对R语言在数据科学中的应用有一个整体认识，本书是一本很好的选择。 本书没有冗长的理论叙述，而是对知识点进行简要介绍，并通过具体的例子对知识点进行综合应用，后通过测试题（也给出了详细答案）对所学知识进行巩固，举一反三，以期实现融会贯通的目的。 在知识点介绍和例题解析过程中，在合适位置给出了一些图形图示，让知识展示更直观，更易理解。 在每章首页，给出一个有趣的图形，可让读者对本章知识有一个大概认识。 针对R语言基础薄弱的读者，在附录部分对R语言简单运算的内容进行了简要介绍。
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数据科学家是当下炙手可热的职业，机器学习的则是他们的技能，机器学习的在大数据分析中居于核心的地位，在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。Python是*好*热门的编程语言之一，以简单易学、应用广泛、类库强大而著称，是实现机器学习的算法的**语言。本书以快速上手、四分理论六分实践为出发点，讲述机器学习的的算法和Python编程实践，采用“原理笔记精华+算法Python实现+问题实例+实际代码+运行调参”的形式展开，理论与实践结合，算法原理与编程实战并重。全书共3章分为4篇展开 篇 机器学习的基础篇（第～6章），讲述机器学习的的基础算法，包括线性模型、决策树、贝叶斯分类、k近邻法、数据降维、聚类和EM算法 第二篇 机器学习的篇（第7～0章），讲述经典而常用的机器学习的算法，包括支
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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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