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Python与数据科学
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提高编

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2023-09-04 22:02:50
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  • 扉页
  • 目录
  • 本书简介
  • 基础编
    • 1.1 什么是数据科学
    • 1.2如何学习数据科学
    • 2 Python基础知识
      • 2.1 Python基本概念
      • 2.2 序列和基本语句
      • 2.3 函数和模块
      • 本章小结
      • 习题
      • 参考文献
    • 1.3 什么是数据科学家
    • 1.4 数据科学家需要掌握的技能
    • 1.5 Python与数据科学
    • 1.6 数据科学领域常用的Python包
    • 本章小结
    • 参考文献
  • 分析编
    • 3.1 Python数据获取
    • 3.2 Python数据预处理
    • 4 利用Python进行数据分析
      • 4.1 数据分析与Python
      • 4.2 基本统计分析
      • 4.3 主成分分析（PCA）
      • 4.4 线性回归
      • 本章小结
      • 习题
      • 参考文献
    • 本章小结
    • 习题
    • 参考文献
  • 挖掘编
    • 5.1 数据挖掘与Python
    • 5.2 k最近邻（k-Nearest Neighbor）
    • 6 利用Python进行文本挖掘
      • 6.1 文本挖掘简介
      • 6.2 Python与文本分类
      • 6.3 Python与文本聚类
      • 6.4 Python与文本情感分析
      • 6.5 Python与全文检索
      • 本章小结
      • 习题
      • 参考文献
    • 5.3 决策树（Decision Tree）
    • 5.4 朴素贝叶斯（Naive Bayesian）
    • 5.5 逻辑回归（Logistic Regression）
    • 5.6 Apriori算法
    • 5.7 聚类分析（Clustering Analysis）
    • 5.8 随机森林（Random Forest）
    • 本章小结
    • 习题
    • 参考文献
  • 提高编
    • 7.1 Spark简介
    • 7.2 PageRank
    • 7.3 Python与推荐系统
    • 本章小结
    • 习题
    • 参考文献
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