Advertisement

Python数据科学指南-数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《Python数据科学指南-数据集》是一本专注于使用Python进行数据分析和科学计算的资源书籍。它提供了丰富的案例与教程，帮助读者掌握从数据清洗到可视化的一系列技能，是数据科学家及分析师的理想参考书。 Python数据科学手册配套的数据集合。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Python数据科学指南-数据集
    优质
    《Python数据科学指南-数据集》是一本专注于使用Python进行数据分析和科学计算的资源书籍。它提供了丰富的案例与教程，帮助读者掌握从数据清洗到可视化的一系列技能，是数据科学家及分析师的理想参考书。 Python数据科学手册配套的数据集合。
     
  • Python数据科学指南.pdf
    优质
    《Python数据科学指南》是一本全面介绍使用Python进行数据分析、可视化及机器学习的实用手册，适合初学者和专业人士阅读。 Python数据科学手册是一本关于使用Python进行数据分析、可视化以及机器学习的教程性文档，内容涵盖了从基础的数据处理到高级建模技术的知识点。这本书适合各个层次的学习者阅读，无论是编程新手还是经验丰富的开发者都能从中受益匪浅。书中不仅提供了大量的代码示例和实践项目，还深入讲解了如何利用Python强大的数据科学库（如NumPy, Pandas, Matplotlib等）来解决实际问题。 此外，《Python数据科学手册》强调理论与实战相结合的学习方式，并通过具体案例帮助读者更好地理解抽象的概念和技术。无论是学习统计分析、机器学习还是大数据处理，这本书都能为用户提供一个全面且实用的指导框架。
     
  • Python初学者数据集-数据集
    优质
    本数据集专为Python编程语言初学者设计，包含多样化的数据文件和代码示例，旨在帮助用户通过实践掌握基本概念和技术。 在准备阶段处理train.csv文件时，请确保文件格式正确并准备好进行puthon（应该是Python）的训练工作。
     
  • Scala: 数据科学专业人士指南
    优质
    《Scala: 数据科学专业人士指南》是一本专为数据科学家设计的手册，深入浅出地介绍了如何运用Scala语言进行高效的数据处理与分析。该书不仅涵盖了Scala的基本语法和编程技巧，还详细探讨了如何结合Spark等工具优化大数据应用开发流程，助力读者在数据科学领域大展拳脚。 《Scala：数据科学专业人士指南（学习路径）》ASIN:B06XCJVY21, eISBN: 1787282856 | 2017 | 真实PDF格式 | 1100页 | 15 MB Scala将是您在数据科学研究旅程中的宝贵工具，适用于从数据清理到前沿机器学习的各个方面。 关于本书 - 轻松构建数据分析和数据工程解决方案。 - 深入探讨每个阶段的数据分析过程——从读取和收集数据到分布式分析。 - 通过图表、数学公式及源代码探索广泛的处理方法、机器学习算法以及遗传算法。 谁适合阅读本书？ 这本书非常适合熟悉Scala编程，并希望进入数据科学领域的读者。需要具备一定的统计学知识。 您将学到什么 - 转换并过滤表格数据以提取用于机器学习的特征。 - 读取、清理和转换SQL及NoSQL数据库中的数据，以及写入这些数据库中。 - 使用JavaScript库（如D3）创建引人注目的交互式可视化图表构建Scala Web应用程序。 - 轻松地从HDFS和HIVE加载数据 - 在Spark上运行流分析与图分析以进行探索性研究 - 通过部署到各种集群管理器中打包并扩展Spark作业的规模。 - 构建用于科学计算的动力工作流程。 - 利用开源库提取时间序列中的模式。 - 掌握处理顺序数据的概率模型。 Scala尤其擅长于大规模数据分析，因为无论任务规模如何都不会显著影响其性能。Scala强大的函数式库能够与数据库交互并构建可扩展框架——从而创建稳健的数据管道。 第一模块将向您介绍用于摄取、存储、操作和可视化数据的Scala库。通过真实世界的示例，您将学习从简单的并发结构到演员系统及Apache Spark等技术设计处理和建模数据的可扩展架构的方法，并且还将了解如何使用Web框架构建交互式可视化。 一旦熟悉了所有与数据分析相关的任务，第二模块则会引导您探索用Scala进行的数据分析。通过易于遵循的食谱，您可以学习如何利用Bokeh绑定进行探索性数据分析以及使用Spark ML库实现机器学习的经典算法。此外还会深入了解Spark流处理、用于数据流的机器学习和Spark图X。 有了坚实的数据分析基础后，第三模块将引导您进入最前沿的数据科学领域——机器学习。本部分涵盖了用Scala编写从依赖注入到隐式转换等各个方面来撰写机器学习算法的知识，并且还将探讨诸如聚类、维度降低、朴素贝叶斯分类器、回归模型、支持向量机（SVM）、神经网络等等主题。 这个学习路径汇集了Packt出版的最佳内容，为您提供了一个完整的解决方案包。它包含一系列涵盖有趣的数据分析任务的食谱集，帮助您使用Scala彻底改变数据处理技能。
     
  • 科学人脸数据集
    优质
    科学人脸数据集是一套包含大量面部图像的数据集合，专为促进人脸识别、表情分析及年龄估计等领域的研究而设计。 在数据挖掘领域，获取高质量的数据集是一项挑战。一篇发表于2014年的经典聚类算法论文《Clustering by fast search and find of density peaks》中使用了包含10个人的100张人脸图像进行特征向量抽取，并且该算法在此应用中的效果良好。文中使用的数据集中，每个文件代表一张人脸图片，每十张图片构成一个类别。
     
  • 数据科学论文集
    优质
    《数据科学论文集》汇集了数据科学领域的最新研究成果和前沿技术探讨，内容涵盖数据分析、机器学习、大数据处理等关键议题。适合研究人员和技术人员参考阅读。 大数据作为现代信息技术的重要组成部分，涵盖了巨大的数据量及复杂的处理方式。这篇论文集深入探讨了这一领域，并汇集了许多专家的研究成果，为读者提供了丰富的知识与洞察。 首先，我们需要理解大数据的核心概念：它不仅指的是海量的数据规模，更强调数据的多样性、生成速度以及潜在价值。这些数据来源广泛，包括社交媒体、物联网设备和企业交易等渠道，在极短的时间内产生并蕴含着巨大的商业及科研潜力。处理大数据的关键在于如何高效地收集、存储、分析与利用这些信息。 论文集中可能会涵盖诸如Hadoop和Spark这样的大数据架构和技术。其中，开源的大数据处理框架Hadoop通过其分布式文件系统（HDFS）能够存储大量数据，并采用MapReduce模型进行计算；而基于Hadoop发展起来的Spark则更加注重实时处理及内存计算，显著提高了数据分析效率。 另外，在论文集中还可能涉及数据挖掘和机器学习等重要研究方向。利用算法与模型从大数据中发现模式、趋势以及关联性，为企业的决策提供依据是这些领域的主要目标之一。此外，深度学习与神经网络技术在大数据分析中的应用也是其中的重要话题。 值得注意的是，隐私保护及数据安全同样不容忽视。随着大数据的广泛应用，在确保个人隐私的同时充分利用数据已成为一项挑战。论文集可能会讨论加密技术、匿名化策略以及法规合规性等问题以应对这一难题。 此外，大数据对各行业的具体影响也成为了研究热点之一。例如在医疗健康领域中，通过分析大量病历资料可以预测疾病趋势并优化治疗方案；而在金融行业，则可通过风险评估与欺诈检测等手段提高业务安全性及效率；零售业则利用精准营销和库存管理来提升销售业绩和服务质量。 最后，大数据对于科研方法的影响也不可忽视。传统的抽样调查方式在面对海量数据时显得力不从心，在这种情况下全样本分析成为可能，并推动了社会科学、经济学等领域研究范式的变革。 总之，《大数据论文集》是一份宝贵的资源，它不仅涵盖了前沿理论与技术创新的探讨，还展示了实际应用案例及其对企业创新和社会进步的影响。无论是专业研究人员还是行业从业者都可从中受益匪浅。通过深入阅读和学习，我们可以更好地理解和掌握这一领域的魅力，并在信息爆炸的时代中抓住机遇、应对挑战。
     
  • Python数据科学与分析
    优质
    《Python数据科学与分析》是一本介绍如何运用Python语言进行数据分析和科学研究的书籍，涵盖了从基础编程到高级应用的知识。 《Python数据分析与机器学习实战教程》课程精选真实数据集作为案例，并利用numpy、pandas及matplot库进行数据科学处理与可视化展示；同时结合scikit-learn库完成一系列的机器学习项目，以实践为导向设计每一课时内容，通过代码演示如何运用这些Python工具包解决实际问题。本课程将理论知识和应用实例相结合，选取经典Kaggle项目作为教学案例，从数据预处理开始逐步指导学员进行实战操作，帮助大家掌握入门级机器学习技能。 完成该教程后，你将能够： 1. 熟练运用Python的数据科学工具包。 2. 深入理解机器学习算法的数学原理及其细节。 3. 掌握各算法参数设置，并了解每个步骤对最终结果的影响。 4. 能够使用Python进行建模实战，在真实数据集上开展分析并完成整个模型构建过程。
     
  • ORIGA眼科医学数据集
    优质
    ORIGA眼科医学数据集是一个专为眼科图像开发的专业数据库，包含多种眼底疾病的数据，旨在促进视网膜疾病的自动诊断研究。 用于视盘与杯盘分割的数据集。