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数据科学:理论、方法与Python语言实践:theory, method and practice
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Python程序设计:从入门到数据科学(微课视频版)周蓉等著 9787302675495 清华大学出版社
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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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《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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本书是一本深入浅出,全面覆盖了从Python基础概念到高级应用的众多方面。仅带学习Python的基本概念和编程技巧,还特别强调了Python在Web开发中的应用,从环境搭建到虚拟环境创建,从函数编程到面向对象,再到调试与测试等。
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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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