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Python是适用于数据科学的编程语言。即使你初次接触Python语言,本书也能教会你通过Python编程来获取、组织、处理和分析大量的信息并识别出趋势和模式。从安装Python开始,一直到执行交叉验证,快用本书开始学习之旅吧!看看Python为什么适用于数据科学——浏览数据科学管道并学习Python的基本功能。安装设置——安装Python、下载数据集和样例代码并用数字和逻辑来工作,创建函数,存储和索引数据。可视化——探索MatPlotLib,创建图表,包括饼图、条形图、直方图和散点图。深入探索——学习类和多进程,为数值型的数据定义描述性的统计量并应用于可视化。数据处理——研究降维解决方案,执行层次聚类并学习检测数据中的异常点。让数据告诉你一些信息——使用线性模型并执行交叉验证、选取和优化。本书包含以下精彩内容:·?Python数据分析编程基础·?有关Pyt
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Python数据科学入门 [美]约翰·保罗·穆 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
本书的目标是介绍如何使用Python语言及其工具,解决和数据科学所关联的复杂任务。全书共6个部分,分22章,涵盖了Python数据科学基础知识,数据的采集、整理、整形、应用,数据的可视化,数据分析和处理,数据学习的,以及和数据科学相关的0个话题等。本书将重点放在使用正确的工具上,教读者如何使用Anaconda、atPlotLib、NumPy、pandas、Scikit-learn等常用的工具来解决数据科学的相关问题。本书适合对数据科学的知识和应用方法感兴趣的读者阅读,特别适合有志于学习的Python数据分析和处理的读者学习的参考。
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本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始,陆续介绍了Python的工作环境,如何用Python分析数据,以及数据挖掘的概念,然后又扩展到机器学习。本书还涵盖了缩减原则、集成方法、森林、旋转森林和超树等方面的内容,这些都是一个成功的数据科学专家所必需掌握的。阅读本书,你将学会:■ 揭示数据科学算法的完整范畴;■ 高效地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库;■ 了解进阶回归方法的建模和变量选择;■ 进一步理解集成方法的潜在含义及实施;■ 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题;■ 熟悉先进的算法,如梯度提升、森林、旋转森林等。本书特色:■ 内容明确且易于跟学;■ 甄选重要的任务与问题;■ 精心组织编排内容,有效解决问题;■ 清晰易懂的讲解方式;■ 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问题中。
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《Python数据科学实践》是由狗熊会推出的一本利用Python介绍数据科学基本过程的著作。本书以Python语言为基础,介绍利用Python进行数据科学研究与商业分析的全貌。其核心的设计理念是通过经典的商业应用案例对数据爬取、数据存储、数据清洗、数据建模的核心Python模块做相应的介绍。 本书的特点是强调数据科学带来的商业价值理念,所以其可以作为高等学校数据科学、大数据管理与应用、统计或相关专业的教材,也适合从事数据分析的工作者和爱好者阅读。
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本书用通俗的语言和生动的例子为读者展现数据科学的魅力。通过示例介绍机器学,让读者可以根据以往的数据对未行预测。在本书的后两部分,为读者介绍如何对文行分析及制作生动的报告,并讨论了数据科学的未来发展趋势。
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Python数据科学入门熊子源 译人民邮电出版社9787115470607 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
《Python数据科学入门》以Python 语言讲解数据科学基础知识,涵盖了数据采集、清洗、存储、检索、转换、可视化、高级数据分析(网络分析)、统计和机器学习等内容。具体内容包括:数据科学的Python 核心特性,文本数据、数据库、表格形式的数值数据、series 和frame、网络数据的使用,数据的绘制,概率与统计,机器学习。 《Python数据科学入门》面向研究生和本科生、数据科学教员、刚入门的数据科学专业人员,以及那些想拥有一本参考手册来帮助记住所有Python 函数及参数的开发人员。
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Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库,已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主,从实战角度出发,讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务,旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境·NumPy:用ndarray实现高维数组的高效存储与操作·Pandas:用DataFrame实现带标签 列式数据的高效存储与操作·Matplotlib:实现各种数据可视化·Scikit-Learn:用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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Python数据科学项目实战 [美]伦纳德·阿佩尔辛(Leonard Apeltsin)著 殷海英 史跃东 译 清华大学 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
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