Python数据科学实战：从基础到高级算法

"Python Data Science Cookbook 178439640" 本书是一本实践性强的Python数据科学指南，包含超过60个实用的食谱，旨在帮助读者探索Python及其强大的数据科学功能。书中的代码示例简洁明了，以直观的方式展示了高级概念的实际应用。适合从初学者到专家各级别的数据科学专业人士，特别是对Python背景不熟悉但有基本编程经验的人。 在本书中，读者将学习以下内容： 1. 探索完整的数据科学算法范围，涵盖编程、数据挖掘、数据分析、数据可视化和机器学习。 2. 学习业界工程师创建最精确数据科学模型的技巧。 3. 熟练运用Python库，如numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib。 4. 创建解决实际问题的有意义的特征。 5. 了解高级回归方法，用于模型构建和变量选择。 6. 深入理解集成方法的底层概念和实现。 7. 使用各种不同数据集（包括数值和文本数据）解决实际问题。 8. 熟悉现代最先进的算法，如梯度提升、随机森林、旋转森林等。 书中以逐步的食谱方式介绍数据科学算法，首先介绍Python用于数据科学的基础，然后是Python环境的使用，接着分析数据。接下来深入数据挖掘和机器学习方法，介绍了一系列Python库，用于有效实现机器学习和数据挖掘任务。书中还涉及收缩方法、集成方法、随机森林、旋转森林和极端树等，这些都是任何成功数据科学家必备的知识。 本书的特点是采用分步配方式的方法，同时也解释了算法背后的数学哲学。 目录包括： 1. Python用于数据科学 2. Python环境 3. 数据分析 - 探索和清洗 4. 数据分析 - 深入研究 5. 数据挖掘 - 针尖在麦堆中 6. 机器学习 1 7. 机器学习 2 8. 集成方法 9. 生长的决策树 10. 大规模机器学习 - 在线学习 本书的结构旨在帮助读者从简单到复杂，逐步掌握数据科学的工具和方法，无论你是新手还是专家，都能从中受益。通过实际操作和理解算法的原理，你将能够运用Python解决各种数据科学问题，提升你在数据科学领域的技能。