数据科学实战 - 第2页

...高效地存储和操作带标签的/列式数据；第 4 章的主角是 Matplotlib，它为 Python 提供了许多数据可视化功能；第 5 章以 Scikit-Learn 为主，这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的 Python 版实现...

...ggplot2绘图实现数据可视化调试程序及创建包R语言及tidyverse系列包的完整的学习资源从数据可视化到深度学习，开源的 R 语言已经成为全球数据科学家、量化分析师以及数据从业者的...

...具体的数据科学、 机器学习算法中，并在实践中加深对这些工具的理解。《数据有道 : 数据分析 图论与网络 微课 Python编程》可以归纳为 7 大板块—数据说、数据处理、时间数据、图论基础、图的分析、图与矩阵、图论实践...

...入门与实践》是一本面向数据分析初学者的实用指南，系统介绍了 R 语言的基础语法、数据结构、可视化方法以及常用数据分析流程，适合作为统计学习、数据科学或科研工作的入门教材。本书精心策划了三个虚拟项目，将数据科学家必需的...

...推荐系统的从业者和研究者来说，《推荐系统实践》是一本不可或缺的指南。这本书以实用为导向，不仅适合计算机科学、数据科学等专业的学生，还适合有一定基础的工程师和研究人员，用于提升实际应用能力与算法理解...

...读者可以实现自己的创新想法。本书适合对生成式AI感兴趣的学生和研究人员、在AWS上开发AI应用程序的软件开发人员和数据科学家、寻求利用AI技术优化业务流程的企业决策者以及对技术趋势保持好奇心的科技爱好者...

...开发的完整流程，学习新技术的实现方法与优化策略，全面提升在大模型领域的理论素养与开发能力。本书适合生成式 AI 技术研究者、软件开发工程师、数据科学家，以及希望快速掌握大模型技术并将其应用于实际场景的 AI...

本书介绍了数据科学领域常用的所有重要机器学习算法以及 TensorFlow 和特征工程等相关内容。涵盖的算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、k 均值、随机森林等，这些算法可以用于监督学习、非监督学习、强化...

...一些具体入门实例；第2部分介绍了Python的基础知识以及Python中非常有名的库NumPy和pandas工具集，还介绍了面向对象编程；第3部分介绍金融数据科学的相关基本技术和方法，包括数据可视化、输入/输出操作和数学中与...