本书是一本用Python学习统计分析的基础读物，每章都用一个例子贯穿始终，以点带面，用Python编程的方式直观理解统计分析。有理论，有方法，有实践，可让读者快速掌握Python统计分析的基本技能。 大量的中小示例，通过Python编程实现，可操作性强。 详解数据处理、概率以及统计推测等统计分析内容，涵盖面广。 代码、图表并辅以通俗易懂的文字，易学易用。 双色印刷，版面精美，可使学习过程轻松愉悦。 赠送全部样本源代码。
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读者对象：想学习人工智能、机器学习、深度学习、统计分析、数据分析的所有人员。 要想熟练使用机器学习，理解基于概率、统计的数据分析基础理论是不可或缺的。因此，本书从Python的简单使用方法开始讲解了概率、统计的基础知识，以及基于统计模型的机器学习方法，涵盖回归分析、聚类分析、支持向量机、稀疏学习、决策树、集成学习、高斯过程模型、密度比估计等，内容比较全面，可以让读者很好地了解和掌握Python在统计机器学习中的应用方法。
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本书读者对象：想了解数据分析、统计分析、机器学习的人员；想从事数据科学相关工作者的人员 本书以R语言和Python为工具，对数据科学实践中经常遇到的数据质量问题和处理要点、回归模型、决策树、聚类、降维，以及常用的监督学习方法和深度学习等内容，进行了详细讲解。可以让读者在短时间内掌握使用R语言和Python从数据创建模型到获取结果的基本步骤，并用R语言和Python体验学习各种统计分析的 理论 和 实际思维方式 ，在掌握使用R / Python实践数据科学与机器学习基本技能的同时获得自身持续发展和深入学习所需的素养。 □ 能够直观地了解什么是统计建模。 □ 能够理解基于模型的因素分析和预测之间的差异。 □ 在实际创建模型或解释结果时不要掉进 陷阱 本书特点 1、本书的特点是数据分析和建模都是基于实际数据进行，而不是基于已经处理过的特
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对比Excel，轻松学习Python统计分析 张俊红 电子工业出版社 【新华书店全新书籍】 新华书店，电子发票，多仓就近发货
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《轻松学SQL Server从入门到实战（案例 视频 彩色版）》从初学者容易上手、轻松快速学会的角度，采用Java SQL Server 2019开发环境，用通俗易懂的语言、丰富实用的案例和8个典型行业管理信息系统开发项目实战，深入浅出、循序渐进地讲解SQL Server 2019关系数据库系统的核心知识点及应用开发技术，实现手把手教你从零基础入门到快速学会SQL Server数据库系统应用项目开发。 本书既适合零基础入门的初读者、有一定数据库基础的初、中级工程师阅读，也适合作为高等院校或培训机构相关专业数据库课程教材以及学生课程设计或毕业设计的参考书。本书具有以下几个特点： （1）内容精练，阅读性好。 本书内容及组织结构经过作者精心编排，符合人们的认识规律（循序渐进、由浅入深），而不是杂乱无章地随意堆砌，不是大而全、面面俱到，而是站在初学者的角度
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Python Excel xlwings matplotlib Pandas 汇聚数据处理与分析的高效工具应用 全书85集配套视频 129个实例讲解 全面系统，覆盖了常用的Excel操作，从单元格操作到图表绘制，教你轻松实现Python数据分析和可视化 易学易懂，对比Excel，降低学习Python的难度，插图丰富，零基础入门学习 实例丰富，书中列举了100多个实例，用实例学习更高效 配套视频，每节配有视频教学，85集视频手把手教学，轻松实现办公自动化
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Python数据科学实战 数据科学导论 数据科学入门 数据科学概论手册 数据科学技术与应用 数据科学统计计算基础 大数据 入门与实践相结合
本书首先介绍数据科学，然后指导读者安装和搭建数据分析编程环境所需的软件包。在机器学习中，主要学习3 项技术：监督学习、无监督学习和强化学习，以及基本的分类与回归技术，如支持向量机、决策树以及逻辑回归等。 在前面章节的中，将学习Python语言中用于处理大型数据集的基本函数、数据结构，用于矩阵计算的NumPy包和Pandas包，如何使用Matplotlib绘制自定义图表，以及应用Boosting算法XGBoost（梯度提升）进行预测分析等。 在后面的章节中，将学习用于图像识别的卷积神经网络（CNN）、深度学习算法。读者将掌握如何向神经网络馈入人类语言、让模型处理复杂的文本信息以及构建人类语言处理系统进行结 果预测等。 本书通过实践操作的方式让初学者和经验丰富的数据科学家掌握数据科学与机器学习技术所需的基本工具。书中包含了59个实操训练项目 22个
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PYTHON统计分析【正版书籍，满额减，电子发票】 【正版图书，达额减，电子发票】
近年来Python生态系统不断完善，Python这门语言已经成为科学计算的流行语言，它为统计数据分析提供了强大的操作环境。本书主要介绍了Python在统计数据分析中的应用，内容涵盖连续、离散和分类数据的常见统计检验，以及线性回归分析、生存分析和贝叶斯统计等主题。本书的特色：针对每种检验方法，提供了Python解决方案的代码和数据，以及便于实际操作的Python示例。借此，读者可以重现这些问题并加强他们对这些统计分析方法的理解。本书所用数据主要来自生命科学和医学科学，因此对这些领域的学生可能更有针对性。不过，本书也介绍了Python的基础知识以及一些统计学的基础知识，任何想要进行统计数据分析的人都可以阅读本书。
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Python统计分析基础及实践 谷合广纪,辻真吾 著,吴延科 译 中国水利水电出版社 9787522607931
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Python统计分析托马斯·哈斯尔万特人民邮电出版社9787115493842 统计分析应用软件
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Python统计分析 [奥]托马斯·哈斯尔万特 人民邮电出版社 【新华书店正版图书书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠!
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Python统计分析基础及实践9787522607931 正版新书正浩图书专营店 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
本书是一本用Python学分析的基础读物，每章都用一个例子贯穿始终，以点带面，用Python编程的方式直观理解统计分析。有理论，有方法，有实践，可让读者快速掌握Python统计分析的基本技能。 ·大量的中小示例，通过Python编程实现，可操作强。 ·详解数据处理、概率以及统计推测等统计分析内容，涵盖面广。 ·代码、图表并辅以通俗易懂的文字，易学易用。 ·版面精美，双色印刷，可使学轻松愉悦。 ·赠送样本源代码。
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Python统计分析 讲述统计数据分析与应用 随书提供Python代码和数据 方便读者动手实践 Springer&quo
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Python统计分析 [奥地利]托马斯·哈斯尔万特（Thomas Haslwanter） 9787115493842 人 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书以基础的统计学知识和假设检验为重点，简明扼要地讲述了Python在数据分析、可视化和统计建模中的应用。主要包括Python的简单介绍、研究设计、数据管理、概率分布、不同数据类型的假设检验、广义线性模型、生存分析和贝叶斯统计学等从入门到高级的内容。 本书利用Python这门开源语言，不仅在直观上对数据分析和统计检验提供了很好的理解，而且在相关数学公式的讲解上也能够做到深入浅出。本书的可操作性很强，配套提供相关的代码和数据，读者可以依照书中所讲，复现和加深对相关知识的理解。 本书适合对统计学和Python有兴趣的读者，特别是在实验学科中需要利用Python的强大功能来进行数据处理和统计分析的学生和研究人员。
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Python统计分析基础及实践 谷合广纪 水利水电出版社 9787522607931
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近年来Python生态系统不断完善，Python这门语言已经成为科学计算的流行语言，它为统计数据分析提供了强大的操作环境。本书主要介绍了Python在统计数据分析中的应用，内容涵盖连续、离散和分类数据的常见统计检验，以及线性回归分析、生存分析和贝叶斯统计等主题。本书的特色：针对每种检验方法，提供了Python解决方案的代码和数据，以及便于实际操作的Python示例。借此，读者可以重现这些问题并加强他们对这些统计分析方法的理解。本书所用数据主要来自生命科学和医学科学，因此对这些领域的学生可能更有针对性。不过，本书也介绍了Python的基础知识以及一些统计学的基础知识，任何想要进行统计数据分析的人都可以阅读本书。
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Python统计分析 托马斯·哈斯尔万特著 Springer统计和计算系列从书之一 Python在数据分析可视化和统计建 部分书籍售价高于定价严者慎拍
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Python统计分析 9787115493842 正版图书，收到货可开电子发票。划线价为图书市场价格。商品图片仅供参考，以实物为准。（书名没写全多少册的均为单本价格）
近年来Python生态系统不断完善，Python这门语言已经成为科学计算的流行语言，它为统计数据分析提供了强大的操作环境。本书主要介绍了Python在统计数据分析中的应用，内容涵盖连续、离散和分类数据的常见统计检验，以及线性回归分析、生存分析和贝叶斯统计等主题。本书的特色：针对每种检验方法，提供了Python解决方案的代码和数据，以及便于实际操作的Python示例。借此，读者可以重现这些问题并加强他们对这些统计分析方法的理解。本书所用数据主要来自生命科学和医学科学，因此对这些领域的学生可能更有针对性。不过，本书也介绍了Python的基础知识以及一些统计学的基础知识，任何想要进行统计数据分析的人都可以阅读本书。
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Python统计分析[奥地利]托马斯·哈斯尔万特（Thomas Haslwanter）人民邮电出版社9787115493 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书以基础的统计学知识和假设检验为重点，简明扼要地讲述了Python在数据分析、可视化和统计建模中的应用。主要包括Python的简单介绍、研究设计、数据管理、概率分布、不同数据类型的假设检验、广义线性模型、生存分析和贝叶斯统计学等从入门到高级的内容。 本书利用Python这门开源语言，不仅在直观上对数据分析和统计检验提供了很好的理解，而且在相关数学公式的讲解上也能够做到深入浅出。本书的可操作性很强，配套提供相关的代码和数据，读者可以依照书中所讲，复现和加深对相关知识的理解。 本书适合对统计学和Python有兴趣的读者，特别是在实验学科中需要利用Python的强大功能来进行数据处理和统计分析的学生和研究人员。
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