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本书从讲解如何在数据科学中应用python教程开始，陆续介绍了python教程的工作环境，如何用python教程分析数据，以及数据挖掘的概念，然后又扩展到机器学习。本书还涵盖了缩减原则、集成方法、随机森林、旋转森林和超树等方面的内容，这些都是一个成功的数据科学专家所必需掌握的。
阅读本书，你将学会：
■ 揭示数据科学算法的完整范畴；
■ 高效地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等python教程库；
■ 了解进阶回归方法的建模和变量选择；
■ 进一步彻底理解集成方法的潜在含义及实施；
■ 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题；
■ 熟悉先进的算法，如梯度提升、随机森林、旋转森林等。
本书特色：
■ 内容明确且易于跟学；
■ 甄选重要的任务与问题；
■ 精心组织编排内容，有效解决问题；
■ 清晰易懂的讲解方式；
■ 书中呈现的捕鱼10元起上10元下的解决方案能够直接应用到实际问题中。
python教程作者简介:
gopi subramanian是一名数据科学家，他在数据挖掘与机器学习领域有着超过15年经验。在过去的10年中，他设计、构思、开发并领导了数据挖掘、文本挖掘、自然语言处理、信息提取和检索等多个项目，涉及不同领域和商务垂直系统。他在美国和印度的专利局共计申请了10多项专利，并以自己的名义出版了许多书籍。
python教程目录:
第1章python教程在数据科学中的应用 1
第2章 python教程环境 55
第3章 数据分析——探索与争鸣 83
第4章 数据分析——深入理解 146
第5章 数据挖掘——海底捞针 177
第6章 机器学习1217
第7章 机器学习2253
第8章 集成方法 296
第9章 生长树 331
第10章 大规模机器学习——在线学习 359
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