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Python 数据科学指南人民邮电出版社9787115435101 软件工具程序设计指南
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，这些都是一个的数据科学专家所掌握的。 阅读本书，你将学会：; 揭示数据科学算法的完整范畴； 地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库；; 了阶回归方法的建模和变量选择；; 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；; 熟悉的算法，如梯度提升、*森林、旋转森林等。 本书：; 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
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本书是一本综合且全面讲述数据结构及其算法分析的教科书，为了便于高校的教学或者读者自学，作者在描述数据结构原理和算法时行文清晰而严谨，为每个算法及其数据结构提供了演算的详细图解。另外，为了配合在教学中让学生上机实践或者自学者上机 操练 ，本书为每个经典的算法都提供了Python语言编写的完整范例程序（包含完整的源代码），每个范例程序都经过了测试和调试，可以直接在标准的Python解释器中运行，目的就是让本书的学习者以这些范例程序作为参照，迅速掌握数据结构及其算法的要点。
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