本书共19章,章介绍数据科学中涉及的基本领域;第2~3章介绍与数据工作紧密相关的Python语言基础;第4章讲解描述性统计分析在宏观业务领域的分析;第5章讲解数据规整、清洗的重要技能;第6章介绍数据科学领域实用的统计检验;第7章讲解当被解释变量为连续变量时,如何使用线性回归作预测;第8章讲解使用逻辑回归作评分卡模型;第9章讲解另外一个可解释模型——决策树。0~12章分别讲解了BP神经网络、朴素贝叶斯、近邻域、支持向量机的原理和在决策类模型中的运用;3~14章作为一个整体讲解商业分析场景下的信息压缩;5章以产品推荐作为案例,讲解发现事件与事件伴生关系的关联分析和序列分析算法;6章使用欺诈识别案例讲解当被解释变量分布不平衡时的处理方法;7章继续使用欺诈识别案例讲解集成学习算法;8章讲解了使用效应分解和ARIMA方法实现宏
本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。全书分两部分:分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念,包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍,以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容;第二部分将理论付诸实践,讲解如何开发三个项目,包括简单的Python 2D游戏开发,如何利用数据生成交互式的信息图,以及创建和定制简单的Web应用,并帮读者解决常见编程问题和困惑。
本书采用大量图片,通过详细的分步讲解,以直观、易懂的方式展现了7个数据结构和26个基础算法的基本原理。章介绍了链表、数组、栈等7个数据结构;从第2章到第7章,分别介绍了和排序、查找、图论、安全、聚类等相关的26个基础算法,内容涉及冒泡排序、二分查找、广度搜索、哈希函数、迪菲-赫尔曼密钥交换、k-means算法等。 本书没有枯燥的理论和复杂的公式,而是通过大量的步骤图帮助读者加深对数据结构原理和算法执行过程的理解,便于学习和记忆。将本书作为算法入门的步,是很好不错的选择。
本书从开发中经常遇到的实际问题和开发中的关键技能、难点技术出发,对开发中经常遇到的实际问题和需要掌握的实用技能进行了系统的梳理、总结和提炼,编写了150个适用于Python开发各应用场景的解决方案,可以有效帮助学习者解决开发中遇到的各种实际编程问题。全书共分12章,包括核心基础应用、字符串处理、文件操作、GUI界面开发、图形图像与多媒体、Python与Office自动化、网络爬虫、数据处理Pandas、数据分析与图表、Web开发、程序打包及程序自动化等多方面的内容。本书将众多开发者多年沉淀的开发经验、技巧及实用示例、案例集一书,旨在帮助用户快速解决程序开发中的各种难题,达到高效开发各种软件项目的效果。本书是您在python学习中可靠的伙伴,也是拒绝平庸的指南。灵活使用本书的锦囊,可以助您更好地探索Python开发。本书不仅适合程序开发
本书的目标是教会读者使用重要的数据科学工具,从而为实施数据科学奠定坚实的基础。 读完本书后,你将掌握R语言的精华,并能够熟练使用多种工具来解决各种数据科学难题。每一章都按照这样的顺序组织内容:先给出一些引人入胜的示例,以便你可以整体了解这一章的内容,然后再深入细节。本书的每一节都配有习题,以帮助你实践所学到的知识。 本书适合R数据科学家阅读
本书以从零开发一个博客系统为例,介绍Django在日常工作中的应用。本书共分为四部分。靠前部分介绍编码之前的准备工作,包括需求分析、Web开发基础以及选型时Demo的练习。第二部分开始正式实现需求,介绍了环境配置、编码规范以及合理的项目结构划分。通过对Django各部分(Model、Form、admin、View)的介绍和使用,完成了一个基础的博客系统。第三部分在前面的基础上介绍Django第三方插件的使用,通过引入这些插件进一步增强我们的系统。很后一部分也是正式工作中必不可少的部分,包含调试代码、优化系统、压力测试以及自动化等内容。本书适合Python Web开发人员阅读。
也许你听说过全栈工程师,他们善于设计系统架构,精通数据库建模、通用网络协议、后端并发处理、前端界面设计,在学术研究或工程项目上能独当一面。通过对Python 3及相关Web框架的学习和实践,你就可以成为这样的型人才。本书分为3篇:上篇是Python基础,带领初学者实践Python开发环境,掌握基本语法,同时对网络协议、Web客户端技术、数据库建模编程等网络编程基础进行深入浅出的学习;中篇是Python框架,学习当前很流行的Python Web框架,即Django、Tornado、Flask和Twisted,达到对各种Python网络技术融会贯通的目的;下篇是Python框架实战,分别对4种框架进行项目实践,利用其各自的特点开发适用于不同场景的网络程序。本书内容精练、重点突出、实例丰富、讲解通俗,是广大网络应用设计和开发人员的一本参考书。本书很好适合大中专院校师生学习和阅读,也可作
《Python 趣味案例编程》是一本以任务驱动为线索进行Python 学习的图书。它突破了常规学习方式,以结果为导向,用任务驱动方式讲解Python 常用的技能。本书分为8 个单元,65 个课题。每一课通过任务引入、案例实现、知识讲解、试一试、阅读程序写结果、完善程序、手下留神和背一背等栏目,带领学习者循序渐进地学习Python 的各项实用技能。在课程体系设计上力求有趣、新颖、多样、富有挑战性,用引导、探索的学习模式,帮助读者建立编程兴趣和成就感,让编程学习变被动学习为主动思考、主动学习。
本书旨在介绍开源的Python算法库和数学工具包SciPy。近年来,基于NumPy和SciPy的完整生态迅速发展起来,并在天文学、生物学、气象学和气候科学,以及材料科学等多个学科得到了广泛应用。本书结合大量代码实例,详尽展示了SciPy的强大科学计算能力,包括用NumPy和SciPy进行分位数标准化,用ndimage实现图像区域网络,频率与快速傅里叶变换,用稀疏坐标矩阵实现列联表,SciPy中的线性代数,SciPy中的函数优化等。