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Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy 天 现货图书
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9780691198309 Author 作者 ?eljko Ivezi? Format 版本 精装 Pages Number 页数 560页 Publisher 出版社 Princeton University Press Publication Date 出版日期 2019-12-03 Product Dimensions 商品尺寸 10.1 x 7.2 x 1.6 cm Shipping Weight 商品重量 2850g Language 语种 英语 Book Contents 内容简介 Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy is the essential introduction to the statistical methods needed to analyze complex data sets from astronomical surveys such as the Panoramic Survey Telescope and Rapid Response System, the Dark Energy Survey, and the Large Synoptic Survey Telescope. Now fully updated, it presents a wealth of practical analysis problems, evaluates the techniques for solving them, and explains how to use various approaches for different types and sizes of data sets. Python code and sample data sets are provided for all applications
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多元统计分析——R与Python的实现吴喜之中国人民大学出版社9787300266558 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书基于数据驱动的思维，以R和Python作为编程工具对大量实际案例做了分析。介绍了回归、分类及各种多元分析方法（包括主成分分析、因子分析、聚类分析、典型相关分析、二元及多元对应分析、多维尺度变换分析）的概念、应用及可能的误区。 本书并不要求读者有数理统计的预备知识，而且本书在一开始为读者提供了为理解概念而必要的代数知识，并附有学习编程语言的练习。读者可以通过本书学到机器学习的很重要内容并同时学习编程语言，打下数据科学的基础。
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机器学习中的统计思维（Python实现） 机器学习统计分析，以统计思维推动模型实现
本书从统计学的角度来理解机器学习模型的本质。
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统计分析软件:使用R与Python洪9787111757061 机械工业出版社人天图书专营店 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
本书遵循教指委相关指导文件和高等院校学生学编写而成。践行四新理念，融入思政元素，注重理论与实践相结合。
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Python在数据分析中的应用——统计分析方法与计量模型实践
Python是当前最流行的数据分析工具之一，在做数据分析时我们经常会用到一些统计学基础知识和概念，如概率，分布，直方图，箱体图，分位数等，会构建统计分析模型和计量经济模型进行探索性分析、回归分析、方差分析、时间序列分析等，进行模型的参数估计和估计参数的假设检验等。本书关注Python在数据分析中的应用，结合具体示例讲解如何应用Python进行多元回归分析、如何进行多元统计分析推断、如何设定模型和数据、如何识别和检验异方差性、如何进行面板数据的分析、如何构建联立方程模型、时间序列模型并进行分析等内容。本书除了讲解常用数据分析方法基础理论之外，还针对具体应用示例，强调Python的实现方式，为每个应用示例编写Python执行代码，除了在书中展示具体代码及其运行结果，本书配套提供每个示例所需数据和代码。
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Python在数据分析中的应用——统计分析方法与计量模型实践 立信会计出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
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Python在数据分析中的应用——统计分析方法与计量模型实践 编者:饶艳超//张周|责编:张巧玲 立信会计 新华书店，电子发票，多仓就近发货
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Python在数据分析中的应用——统计分析方法与计量模型实践 饶艳超,张周 编 立信会计出版社
Python是当前最流行的数据分析工具之一，在做数据分析时我们经常会用到一些统计学基础知识和概念，如概率，分布，直方图，箱体图，分位数等，会构建统计分析模型和计量经济模型进行探索性分析、回归分析、方差分析、时间序列分析等，进行模型的参数估计和估计参数的假设检验等。本书关注Python在数据分析中的应用，结合具体示例讲解如何应用Python进行多元回归分析、如何进行多元统计分析推断、如何设定模型和数据、如何识别和检验异方差性、如何进行面板数据的分析、如何构建联立方程模型、时间序列模型并进行分析等内容。本书除了讲解常用数据分析方法基础理论之外，还针对具体应用示例，强调Python的实现方式，为每个应用示例编写Python执行代码，除了在书中展示具体代码及其运行结果，本书配套提供每个示例所需数据和代码。
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