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Python程序設計與數據分析 版權信息
- ISBN：9787522118987
- 條形碼：9787522118987 ; 978-7-5221-1898-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
Python程序設計與數據分析 內容簡介
本書系統地描述了如何利用Python語言進行數據分析，主要內容包括：Python基礎、函數與模塊、面向對象基礎、異常與調試、Matplotlib繪圖、NumPy基礎、Pandas使用入門、隨機過程與概率分布、條件概率與貝葉斯統計、線性回歸、分類方法、機器學習等。
Python程序設計與數據分析 目錄
第1章緒論1.1 Python 語言的1.2 Python編程環境的搭建1.3 Python數據分析的工具1.4 Hello World1.5軟件開發流程第2章 Python基礎2.1輸出和輸入2.2常量2.3變量2.4運算符和表達式2.5數據結構2.6控制流第3章函數與模塊3.1函數概述3.2函數的聲明和調用3.3參數的傳遞3.4函數的返回值3.5變量的作用域3.6模塊第4章 面向對象基礎4.1面向對象編程4.2類的定義和使用4.3類的屬和方法4.4類的繼承4.5重載第5章異常與調試5.1異常處理5.2斷言5.3程序的基本調試方法第6章 Matplotlib繪圖6.1 Matplotlib概述6.2 Matplotlib 導入·6.3簡易線形圖、散點圖、直方圖6.4 Seaborn6.5案例：醉漢游走問題及模擬第7章NumPy基礎·7.1 NumPy 數組基礎7.2NumPy數組的計算：通用函數7.3案例1：矩陣計算·7.4案例2：小行星運行軌道計算問題·7.5實例3：手寫數字識別第8章Pandas使用入門·8.1Pandas對象簡介8.2Pandas數值運算方法8.3處理缺失值8.4合并數據集8.5案例1：統據及可視化·8.6實例2：美國各州的統據·第9章過程與概率分布9.1過程9.2統計推斷9.3分布9.4案例：雙骰子游戲第10章條件概率與貝葉斯統計10.1條件概率10.2樸素貝葉斯分類10.3貝葉斯更新10.4案例：貝葉斯估計典型案例第11章 線回歸11.1 Scikit-Learm簡介11.2簡單線回歸11.3 正則化11.4案例：自行車流量預測第12章分類方法12.1分類器評價12.2邏輯回歸12.3 K近鄰12.4使用線回歸建立分類器12.5案例：生存預測第13章機器學13.1機器學計學差異13.2特征向量13.3 距離度量13.4SVM在人臉識別中的應用參考文獻
展開全部
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