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正版新书]Python数据科学项目实战(美)伦纳德·阿佩尔辛978730261
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案例研究1 在纸牌游戏中寻找制胜策略
章 使用Python计算概率
1.1样本空间分析:一种用于测量结果不确定的无方程方法
1.2计算非平凡概率
1.2.1问题1:分析一个有4个孩子的家庭
1.2.2问题2:分析掷股子游戏
1..问题:使用加权样本空间计算掷股概率
1.3计算区间范围内的概率
1.4本章小结
第2章 使用Matplotlib绘制概率图
2.1基本的Matplotlib图
2.2绘制抛硬币概率
.本章小结
第3章 在NumPy中运行随机模拟
3.1使用NumPy模拟随机抛硬币和掷骰子实验
……
Leonard Alsi是Anomaly的数据科学主管。他的团队应用高级分析来发现医疗保健欺诈、浪费和滥用的情况。在加盟Anomaly之前,Leonard领导了Primer AI的机器学习开发工作;Primer AI是一家专门从事自然语言处理的初创公司。作为创始成员,Leonard帮Primer AI团队从4名员工发展到近100名员工。在进入创业公司之前,Leonard在学术界工作,他发现了遗传相关疾病的隐藏模式。他的发现发表在《科学》和《自然》杂志的附属期刊上。Leonard拥有卡内基梅隆大学的生物学和计算机科学士学,以及加州大学旧金山分校的生物信息学博士。
数据科学项目有很多灵活的部分,需要练习和技巧才能让所有代码、算法、数据集、格式和可视化协调工作。本书将引导你完成5个真实项目,包括根据新闻标题跟踪疾病暴发、分析社交网络以及在广告点击数据中寻找相关模式。
《Python数据科学项目实战》并不止于表面理论和简单示例。在完成每个项目时,你将学习如何解决常见问题,例如数据丢失、混乱的数据以及与构建模型不匹配的算法。你将了解详细的设置说明和常见故障的全面解决方案。,通过完成这些项目,你将对自己的技能充满信心。
● 网页抓取
● 使用聚类算法组织数据集
● 可视化复杂的多变量数据集
● 训练决策树机器学习算法
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