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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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内容组织 《数据科学实战入门 使用Python 和R》一书基于数据科学方法论进行内容的组织。数据科学方法是一种在科学框架体系内进行数据分析的阶段性、自适应和迭代式方法。 1. 问题理解阶段。首先,需要清晰地阐明项目目标;然后将这些目标转化为一种可以用数据科学解决的问题。 2. 数据准备阶段。数据清洗/准备阶段很可能是整个数据科学处理过程中*费力气的阶段。 ● 相关内容参见第3 章: 数据准备 。 3. 探索性数据分析阶段。在此阶段通过图形化探索方法获得对数据的初步认识。 ● 相关内容参见第4 章: 探索性数据分析 。 4. 设置阶段。建立数据模型的性能基准,如果需要,可以对数据进行分割和平衡处理。 ● 相关内容详见第5 章: 为建模数据做准备 。 5. 建模阶段。建模阶段是数据科学研究过程的核心,在此阶段应用各种先进的算法来发现隐藏在数据
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