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该书深浅出地介绍 R 语言在大数据分析应用中的相关知识及编程。 基础篇:讨论数据处理的R环境,包括R数据结构(数据框、列表等)、数据导/导出、数据清洗(处理数据的缺失值、不一致、异常值)、数据变换(汇总、集成、透视表、规约等)、可视化、高级语言编程、数据分析常用建模方法和原理,涵盖了目前数据挖掘的主要算法,包括分类与预测、聚类分析、关联规则、智能推荐和时序模式,利用可视化数据挖掘包Rattle行试验指导。 应用篇:讨论2个经典的数据分析报告案例,通过案例分析使读者能够把学到的R基础知识应用到解决实际问题中,把数据变成价值。 阶篇:解决R语言在处理大数据时性能低下的问题,讨论了两个R包:RHadoop、SparkR。

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本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念,以及将其应用于数据分析的方法。本书采用编程计算的实用方法介绍了贝叶斯建模的基础,使用一些手工构造的数据和一部分简单的真实数据来解释和探索贝叶斯框架中的核心概念,然后在本书涉及的模型中,抽象出了线性模型用于解决回归和分类问题,此外还详细解释了混合模型和分层模型,并单独用一章讨论了如何做模型选择,还简单介绍了非参模型和高斯过程。本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库,其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下,读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型,从而解决一系列数据分析的问题。从本书你将学到:从实用的角度理解基本的贝叶斯概念;学习如何用PyMC3构建概率模型;掌握检查和修改模型的技能;利用分层模型的优势给模型加结构;针


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本书共分为14章,包括两大部分:基础篇和综合应用篇。


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Python以其语法简单、易上手、异常丰富的第三方生态库著称,本书写作的主要目的是替代Matlab,Matlab价格昂贵且受到美国政府的限制,不允许国内的一些行业使用,Python及科学算法包是源的免费的,现在越来越多的人始使用Python行各种数学计算。本书的主要读者对象是高校的老师、研究生、博士生、高年级本科生、科研院所及企业中的科技工作者等。

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Boost程序库由C++标准委员会部分成员所设立的Boost社区开发并维护,它功能强大、构造精巧、跨平台、开源并且完全免费,被称为“C++‘准’标准库”,已被广泛应用在实际软件开发中。

《Python数据分析从门到精通》从零基础始,提供了从Python门到成为数据分析高手所必需的各项知识。无论有没有Python基础,通过本书你都能*终成为数据分析高手。 (1)主流技术,全面解析。本书涵盖数据分析三剑客Pandas、Matplotlib和Numpy,数据可视化三大图表Matplotlib、Seaborn和Pyecharts,以及机器学习库Scikit-Learn等技术,一本书教你掌握数据分析领域的主流核心技术。 (2)由浅深,循序渐。本书引领读者按照基础知识 核心技术 高级应用 项目实战循序渐地学习,符合认知规律。 (3)边学边练,学以致用。248个应用示例 20个综合案例 4个行业项目案例 136集Python零基础扫盲课,边学边练,在实践中提升技能。 (4)精彩栏目,贴心提醒。本书设置了很多 注意 说明 知识胶囊 等小栏目,让读者在学习的过程中更轻松地理解相关知识及概念,更快地掌握数据分析技能和应

React的设计初衷就是,帮助发者为用户提供令人惊叹的用户体验。每位发者都可以使用React这个强大的工具!管理状态、数据流和渲染的巧妙设计是成功的关键,只有这样设计的应用才能运行顺畅、让人记忆犹新。发者只要这个由组件和库构成的极其丰富的生态系统,就可以掌握构建让发者和用户都赏心悦目的Web应用的秘诀。 本书指导读者像专家一样思考用户界面(UI),并教读者用React构建它们。本书非常实用,配有很多可实际操作的示例,让读者快速上手。本书的目标是让读者掌握渲染、生命周期方法、JSX、数据流、表单、路由、与第三方库集成和测试等核心概念,并且帮助读者利用书中介绍的应用设计理念推动应用的流行。在学习将React集成到全栈应用的过程中,读者还可以探索通过Redux行状态管理和服务器端渲染,甚至可以触到用于移动UI 的React Native。 本书

OpenCV 4计算机视觉:Python语言实现(原书第3版)
计算机视觉是一门发展迅速的科学,涵盖了多种应用和技术。这本书不但适用于计算机视觉的初学者,也适用于计算机视觉相关领域的专家。通过学习本书,你将能够利用OpenCV 4和Python 3构建应用程序,将理论应用于实践。 首先,你将了解OpenCV 4,以及如何基于Python 3在各种平台上安装OpenCV 4。然后,你将学习如何执行读取、写、操纵,以及显示静态图像、视频和摄像头回传信号等基本操作,还将学习图像处理、视频分析、深度估计和分割,并通过构建GUI应用程序获得实践经验。下来,你将处理两类常见问题 人脸检测和人脸识别,还将学习物体分类和机器学习的概念,这将使你能够创建和使用物体检测器及分类器,甚至跟踪电影或摄像头回传信号中的物体。稍后,你将学习3D跟踪和增强现实的技能。*后,你将学习人工神经网络和深度神经网络,学习如何发手写数字识

原理:深解析软件基础与核心原理。 实操:将理论用于实践,让学习不再枯燥。 案例:通过完整案例,手把手教学解惑。 素材:赠送配套下载素材,方便学习与练习


1.适用于Python 3.7及以上版本,提供配套源代码。 2.16个有趣的项目案例,实用性和趣味性兼备。 3.项目式的学习方法,提升分析和解决实际问题的能力。 本书每章先介绍一个明确的项目目标并讨论问题的解决方法,然后给出一个任务,例如指导海岸警卫队的搜救工作、策划并执行NASA的月球飞行、使用人脸识别保护安全实验室的通道等,让读者像程序员一样思考。在这个过程中,读者将学会如何: ·使用matplotlib、NumPy、bokeh、pandas、requests、Beautiful Soup和turtle等库; ·使用自然语言处理和计算机视觉模块,如NLTK和OpenCV; ·编写程序,探测和跟踪在星域中移动的物体; ·从网上抓取演讲稿,并自动行总结; ·使用火星轨道器激光测高仪(MOLA)地图选择航天器的着陆; ·使用数据绘图和可视化工具,绘制地图并实现人口密度可视化。 本书中的程序对初学者很友好,而且随

生活中处处有沟通,沟通处处影响人们的生活。沟通能力的大小,某种程度上决定了人们工作和生活的状态。尽管沟通如此重要,但生活中沟而不通的情形却比比皆是,其原因就是生活中大多数人的沟通是依靠想当然,缺乏对沟通基本规律以及相关细节和技巧的必要了解。本书从实用的角度在较高层次上对沟通的知识体系做了一个整体性的勾勒。作者为了与读者有效 沟通 ,在书中引用大量古今中外的实例,讲述生动,图文并茂,读来趣味盎然、引人胜。