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數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)戰(zhàn)入門 使用Python和R
《數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)戰(zhàn)入門 使用Python和R》一書將使你深入了解數(shù)據(jù)科學(xué)最流行的兩大開源平臺(tái):Python和R。
當(dāng)前數(shù)據(jù)科學(xué)非常熱門。Python和R是世界更流行的兩個(gè)開源數(shù)據(jù)科學(xué)工具。在本書中,你將逐步學(xué)習(xí)如何使用更先進(jìn)的技術(shù),針對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的業(yè)務(wù)問(wèn)題提供切實(shí)可行的解決方案。 本書為沒(méi)有數(shù)據(jù)分析和編程經(jīng)驗(yàn)的讀者編寫。第1章專門為初學(xué)者講解Pyhton和R的基礎(chǔ)知識(shí)。此后的每一章都提供了使用Python和R解決數(shù)據(jù)科學(xué)問(wèn)題的分步說(shuō)明和實(shí)踐演練。 對(duì)于那些有數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)的讀者而言,他們將一站式學(xué)習(xí)如何使用Python和R進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐。本書的主題涵蓋數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、探索性數(shù)據(jù)分析、準(zhǔn)備建模數(shù)據(jù)、決策樹、模型評(píng)估、錯(cuò)誤分類代價(jià)、樸素貝葉斯分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類、回歸建模、降維和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。此外,本書還包含一些令人興奮的新主題,如隨機(jī)森林和廣義線性模型。 本書在每章的結(jié)尾提供了大量的練習(xí),共有500多道習(xí)題。通過(guò)實(shí)踐性的分析習(xí)題,讀者將能輕松應(yīng)對(duì)使用真實(shí)數(shù)據(jù)集解決有趣業(yè)務(wù)問(wèn)題的挑戰(zhàn)。
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