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100 条"Python数据挖掘入门与实践(第2版)"搜索结果
Python数据挖掘入门与实践(第2版)
[澳]罗伯特·莱顿
一本书对数据挖掘进行了详细地入门引导。
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数据结构与算法(Python版)
周元哲
本书讲述了Python语言与数据结构。
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Python数据预处理
黑马程序员
全书共8章,其中第1章介绍数据预处理的入门知识;第2-6章介绍科学计算库numpy和数据分析库pandas,以及通过pandas库实现数据获取、数据清理、数据集成、数据变换和数据规约的功能;第7章介绍数据清理工具OpenRefine的安装及使用;第8章结合前期的核心知识进行实战演练。除第1章外,其他章均配置了丰富的示例或案例,读者可以一边学习一边练习,巩固所学的知识,并在实践中提升实际开发能力。本
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Python数据分析
吴道君,朱家荣
本书全面讲解Python数据分析的相关知识和技术,内容包括Python数据分析概述、NumPy数值计算、Matplotlib数据可视化、Pandas数据分析、数据预处理、Sklearn机器学习。 本书以培养学生编程能力和数据分析能力为目标,注重技术应用能力的培养。 本书内容充实、结构合理、实用性强,具有明确的应用能力培养目标,易于接受和理解,学完本书后,可以具备数据分析的基本能力。 本书适合
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Python数据科学实战
著
本书主要从实战角度讲述了如何处理、分析和可视化数据,如何用数据建立各种统计学或机器学习模型。本书首先介绍如何使用Python代码获取、转换和分析数据;接着讲述如何使用Python中的数据结构和第三方库;然后展示如何以各种格式加载数据,如何对数据进行分组与汇总,如何创建图表和可视化数据;最后讨论如何解决实际的问题。本书适合希望使用Python处理和分析数据的开发人员阅读,也可供计算机相关专业的师生参
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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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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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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
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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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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