数据科学:理论、方法与Python语言实践:theory, method and practice
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《数据科学实战入门 使用Python和R》一书将使你深入了解数据科学流行的两大开源平台:Python和R。 当前数据科学非常热门。Python和R是世界更流行的两个开源数据科学工具。在本书中,你将逐步学习如何使用更先进的技术,针对现实世界的业务问题提供切实可行的解决方案。 本书为没有数据分析和编程经验的读者编写。第1章专门为初学者讲解Pyhton和R的基础知识。此后的每一章都提供了使用Python和R解决数据科学问题的分步说明和实践演练。 对于那些有数据分析经验的读者而言,他们将一站式学习如何使用Python和R进行数据科学实践。本书的主题涵盖数据准备、探索性数据分析、准备建模数据、决策树、模型评估、错误分类代价、朴素贝叶斯分类、神经网络、聚类、回归建模、降维和关联规则挖掘。此外,本书还包含一些令人兴奋的新主题,如随机森林和广
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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行内容的组织。数据科学方法是一种在科学框架体系行数据分析的阶段、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很费力气的阶段。 相关内容参见3 章:“数据准备”。3. 探索数据分析阶段。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4 章:“探索数据分析”。4. 设置阶段。建立数据模型的能基准,如果需要,可以对数行分割和平衡处理。 相关内容详见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,在此阶段应用各种的算法来发现隐藏在数据中的一些确实具有价值的关系。 相关内
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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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