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100 条"Python数据挖掘入门与实践"搜索结果
Python数据挖掘入门与实践
[澳]罗伯特·莱顿
数据挖掘入门读物,带你轻松踏上数据挖掘之旅。
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R语言数据分析与挖掘(微课版)
谢佳标 编著
本书由浅入深,内容丰富。全书共11章,主要内容包括第1章R语言数据分析概述、第2章R语言数据操作基础、第3章数据读写、第4章数据预处理、第5章数据的描述统计分析、第6章数据相关性分析、第7章R语言可视化基础、第8章高级可视化工具、第9章聚类分析、第10章关联规则、第11章分类及预测。
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文本数据挖掘——基于R语言
黄天元
文本是一种特殊的非结构化数据,在当今的大数据时代,其价值日趋凸显。本书利用开源而强大的R软件,对文本数据挖掘的概念、技术及技巧进行了系统的介绍。本书共11章,内容包括:走进文本数据挖掘,R语言快速入门,字符串的基本处理,用好正则表达式,导入各类文本数据,对各类文本数据进行预处理,文本特征提取的4种方法,基于机器学习的文本分类方法,文本情感分析,文本可视化,文本数据挖掘项目实践。本书还提供了丰富的应
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数据挖掘——基于R语言的实战
张俊妮
本书以深入浅出的语言系统地讲解了数据挖掘的框架和基本方法,主要内容包括:数据挖掘与R语言概述、数据理解、数据准备、关联规则挖掘、聚类分析、线性模型与广义线性模型、神经网络的基本方法、决策树、基于决策树的模型组合、模型评估与比较。本书使用基于R语言的数据挖掘案例贯穿全书,并辅以上机实验和习题,帮助读者熟练使用R语言进行数据挖掘。
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Python3快速入门与实战
理论与实战相结合,结合大量案例系统为你介绍Python。
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Python编程基础案例与实践教程
嵇敏
本书内容以任务为导向,以“实训+项目”为牵引,全面介绍Python编程基础及其相关知识的应用。全书共11章,第1章主要介绍Python的历史、特点及应用,还介绍了Python的开发环境及Python程序的运行,并通过精选的案例帮助读者进一步认识Python。第2~10章主要介绍Python的基础语法、字符串操作、程序的流程、组合数据类型、函数、标准库和第三方库、文件操作等内容。第11章详细讲解Py
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Python程序设计:基础与实践
刘阳
Python是一种面向对象的解释型高级编程语言,是当前流行的编程语言之一。本书系统性地介绍Python的基础知识及利用Python进行项目开发的实践。全书分两部分,第一部分介绍Python的基础语法、Python自带的两个模块及其使用方法,以及Python的矩阵计算包NumPy的使用方法等,在介绍基础语法的同时强调利用Python进行编程时需要注意的编程规范;第二部分聚焦科学研究和工程实践中比较前
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Python机器学习入门
程晨
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。它具有丰富和强大的模块(库),能够很轻松地把用其他编程语言(尤其是C/C++)编写的各种模块联结在一起。这两年随着人们对人工智能的关注越来越多,大家对Python的学习热情也越来越高。在IEEE发布的编程语言排行榜中,Python已经多年排名第一。这本Python编程与机器学习的入门书,首先介绍了一些Python编程的基础知识,然
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Python快速编程入门
黑马程序员
Python是一种面向对象、解释性的高*程序语言,它已经被应用在众多领域,包括Web开发、操作系统管理、服务器运维的自动化脚本、科学计算、桌面软件、服务器软件(网络软件)、游戏等方面。本书以Windows为平台,系统全面地讲解了Python3的基础知识,其中,第1章主要是带领读者认识Python;第2章主要针对Python的基础语法进行讲解;第3章主要介绍Python中的常用语句;第4~5章主要介
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Python数据分析与可视化
高晓燕
本书共3章。第1章讲述Python基础知识,包括Python语言基本语法、内置数据类型、Python控制语句、函数和文件操作;第2章讲述Python数据分析,包括Numpy数值计算基础、Numpy数学与算术函数、Numpy中的数据统计与分析、pandas统计分析基础、pandas数据运算、pandas数据载入与预处理;第3章讲述数据可视化,包括matplotlib绘图基础、使用pandas和Sea
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Python数据分析基础与案例实战
张良均 主编
本书以Python数据分析的常用技术与交通行业真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍了Python数据分析与挖掘技术的重要内容。全书共10章,内容包括绪论、Python数据分析简介、数据获取、数据探索、数据预处理、构建模型、运输车辆驾驶行为分析、公交车站点设置优化分析、铁路站点客流量预测,以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现运输车辆驾驶行为分析。本书大部分章节包含课后习题,通过练习和操作实践,读
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Python数据分析与可视化
主编
本书采用理论分析和Python编程实战相结合的形式,按照数据分析与可视化的基本步骤,数据分析与可视化的基本理论知识和相应的Python库进行了详细的介绍,让读者能够在了解基本理论知识的同时快速上手实现数据分析与可视化的程序。
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Python数据分析与可视化
宋丽丽
本书主要内容如下:第一部分Python编程基础。第二部分:Python数据分析(Pandas,Numpy等简介、数据收集、数据清洗、数据挖掘、数据分析)。第三部分:Python数据可视化(数据可视化Matplotlib,seaborn等可视化库、财务会计案例、大数据分析案例)。第四部分:Python与自动化控制(简介、正则表达式、文件处理、Python与excel、PythonGUI控制鼠标和键盘
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Knative快速入门与实践
[印度] 卡梅什·桑帕斯
本书教你如何在在实际的企业应用程序开发过程中使用Knative。
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IBM SPSS Modeler 18.0数据挖掘权威指南
张浩彬
联袂推荐暨南大学教授、博士生导师刘建平,暨南大学研究生院副院长、经济学院统计学系副主任、教授、博士生导师陈光慧,天善智能创始人梁勇,IBM技术专家刘咏梅,IBM数据科学家钟云飞,广东省环保厅环境咨询专家委员会专家、广东柯内特环境科技有限公司总经理朱斌本书特色内容全面:涉及数据读取、数据处理、数据可视化、统计分析与检验、数据挖掘算法、自动建模、集成与扩展、模型部署、性能优化、数据挖掘方法论等诸多内容;讲解透彻:既有理论的讲解,又涵盖应用的实践,而且在工具的介绍上,尽可能包括每一个选项的内容和应用形式,力求让读者“吃透”每一章节的内容;突出实战:集行业经验、项目实践、算法剖析、应用技巧于一身,配套提供数据文件以及数据模型文件,方便读者动手实践。
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Python商业数据分析
编著
全书共12章,主要内容包括:商业数据分析概论、Python商业数据存取、Python商业数据图形绘制与可视化、Python描述性统计、Python参数估计、Python参数假设检验、Python相关分析、Python一元线性回归分析、Python多元线性回归分析、Python时间序列分析、Python量化金融数据分析、Python机器学习。
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Python数据可视化
黑马程序员
本书共分为9章,第1章介绍数据可视化与matplotlib的入门知识;第2-8章全面地介绍matplotlib的核心知识,包括使用matplotlib绘制简单图表、图表辅助元素的定制、图表样式的美化、子图的绘制及坐标轴共享、坐标轴的定制、绘制3D图表和统计地图、使用matplotlib绘制高级图表;第9章介绍pyecharts的基础知识。
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Python大数据应用基础
吕会红 邱静怡
本书内容由浅入深,实例指导性强,通过大量的实例讲述Python程序设计基础,同时结合Python语言的特性,讲解各类基于Python的大数据应用实例。本书全部例题代码适用于Python3.6及更高版本。全书共13章,主要内容包括大数据及Python概述,Python基础知识、程序流程控制结构、常用组合数据类型、函数与模块、面向对象程序设计、文件相关操作、数据预处理和数据分析、使用NumPy进行处理
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数据结构(Python版)
李冬梅
本书共8章,包括绪论,线性表,栈和队列,串、数组和广义表,树和二叉树,图,查找,排序。全书采用类Python语言作为数据结构和算法的描述语言。为方便读者学习,编者专门为书中每个算法制作了算法演示动画,此外,本书还提供了多媒体课件、教学大纲、源代码等配套资源。
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数据资源规划与管理实践
陈刚
本书介绍了数据工程的基本概念和理论基础,围绕数据资源建设的规划和管理问题,介绍数据资源规划和管理的概念、特征、作用和功能,系统介绍了数据资源规划理论的发展过程、核心思想基础、主流方法体系和具体实施步骤,以及数据资源管理涉及的治理、质量、集成等理论知识、支撑平台、关键技术和主流工具。
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Python编程入门与实战(第3版)
(意)法布里奇奥·罗马诺(Fabrizio
本书是一本全面介绍Python编程,并针对多个应用场景给出解决方案的编程手册。从Python的基础知识开始,介绍了数据类型、函数、条件、循环等基本概念,展示了生成器、面向对象编程等具有Python特色的进阶理念,并给出了定位和排除异常、测试代码、调试的方法。随后,本书针对GUI、数据科学等实用场景,使用Python解决实际问题。最后,本书给出了发布Python程序的方法。本书适合想要学习编程或有一
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