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大数据、人工智能时代,无论是市场分析、企业决策制定,还是机器学习、深度学习等,数据处理与分析都是非常重要的工作。本书就针对没有编程经验、想从事数据分析工作的读者,用浅显易懂的语言,结合简洁的代码示例,详细介绍了使用Python进行数据分析所需要的技术。 本书涵盖以下内容: 使用NumPy和pandas学习数据处理和分析的方法。 在Matplotlib中实现数据可视化的方法。 使用scikit-learn实现机器学习的分类和预测。 数据分析中需要的数学和编程基础知识的解说。 收集数据、将数据转换为可分析格式并对其进行处理的方法。
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本书用Python语言搭配小型数据集,通过中小实例介绍AI时代,数据分析和机器学习中数据相关的技术,及数据科学家应该具备的技术基础。 用对工具、找对方法,从日常数据中挖掘过去,预测未来! 内容丰富,涵盖面广 本书涵盖数据科学中从 数据获取 探索数据 预测数据 的全过程,并且包括概率和统计等数据分析和机器学习中基础的数学知识,*后通过Scikit-learn包介绍了经典的机器学习算法,内容丰富,涵盖面广。 实例较多,操作性强 全书设置了大量的 动手学 动手练 等环节,通过大量的中小实例提高读者的动手能力,并帮助读者更好地理解数据科学中的相关知识点。每章*后还设置思考练习题,引导读者积极思考,巩固所学内容。 由浅入深,循序渐进 本书充分考虑到初学者的特点,一开始就先对开发环境的安装、Python编程基础和HTML网页结
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在编程中,数据结构和算法非常重要。著名计算机科学家、图灵奖获得者 Niklaus Wirth 曾提出一个公式:算法 数据结构 = 程序,该公式在一定程度上揭示了程序的本质,其对计算机科学的影响可以与爱因斯坦的 E=MC2 相媲美。 因此选择合适的数据结构并设计优秀的算法,编写出复杂而强大的代码,可以帮助我们更高效、更完美地解决问题。 《Python 数据结构和算法实战(第 2 版)》是引进欧美 计算机编程实践 畅销系列书中的一本,用通俗易懂的文字,结合插图和中小示例,介绍了基本的数据结构,如数组、链表、栈、队列、树、堆、哈希表和图等,以及数据分析中常见的搜索、排序等算法,各种选择算法和贪心算法、分治算法等各种数据结构算法。通过本书,读者将对数据结构和算法及算法设计有一个深入了解,为后续更深入学习打下坚实的基础,在实际工作中能
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Python程序设计与应用(应用型高等院校改革创新示范教材)
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本书是一本全面介绍PYTHON语言的书籍,作者首先简明扼要地介绍了PYTHON的语句、模块、数据类型、函数和模埠等基础知识,然后通过大量的示例程序,详细介绍了PYTHON在TKINTER脚本、数据库、数海陆空/科学函数,服务器、字符串和其他数据类型、系统操作、游戏和人工智能方面的应用。并且作者将PYTHON的FAQ放在本书的附录中,方便读者查阅。
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