计算机应用基础实验指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:117

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出版时间:2009-9

价格:16.00元

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isbn号码:9787302208808

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图书标签:

• 计算机应用基础
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《精通Python数据科学：从零开始掌握数据分析与机器学习》 内容简介： 在这本全面而深入的指南中，我们将踏上令人兴奋的数据科学之旅，重点聚焦于功能强大、应用广泛的Python编程语言。本书旨在为零基础的学习者和有一定编程经验但渴望深入数据科学领域的开发者提供一条清晰的学习路径，帮助您从概念理解到实际应用，掌握数据分析、数据可视化以及机器学习的核心技术。我们不仅仅是介绍工具和库，更重要的是构建您解决实际数据问题的能力，培养数据驱动的思维模式。 第一部分：数据科学基础与Python入门 我们将从数据科学的宏观视角出发，理解其在当今社会中的重要性，以及它如何驱动创新和决策。接着，我们将深入Python的基础知识，为后续的数据处理和分析打下坚实的基础。 数据科学概览： 探索数据科学的定义、核心概念（如数据收集、清洗、转换、建模、评估和部署），以及它在各个行业（如金融、医疗、零售、互联网）的应用案例。理解数据科学家扮演的角色以及所需的基本技能。 Python编程基础： 变量、数据类型与运算符： 掌握Python中基本的数据类型（整数、浮点数、字符串、布尔值），以及如何声明和使用变量。学习各种运算符（算术、比较、逻辑、赋值）及其优先级。 控制流语句： 深入理解条件语句（`if`, `elif`, `else`）和循环语句（`for`, `while`），学会编写能够根据不同情况执行不同代码块的程序。 数据结构： 重点学习Python内置的强大数据结构，包括列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）和集合（Set）。理解它们的特性、操作方法以及适用场景，为处理结构化数据奠定基础。 函数： 学习如何定义和调用函数，理解参数传递、返回值以及作用域的概念。掌握编写可重用代码模块的技巧。 模块与包： 了解Python的模块化编程思想，学会导入和使用标准库以及第三方库，这是进行数据科学工作的重要前提。 NumPy：数值计算的基石： NumPy是Python进行科学计算的核心库，我们将重点学习： ndarray对象： 深入理解NumPy的核心——多维数组（ndarray），掌握其创建、索引、切片、形状操作、数据类型等。 数组运算： 学习如何进行高效的元素级运算、向量化操作，以及数组之间的广播机制，这是处理大规模数值数据的关键。 线性代数函数： 掌握NumPy提供的线性代数运算，如矩阵乘法、求逆、特征值分解等，这些在许多机器学习算法中至关重要。 随机数生成： 学习NumPy的随机数生成模块，用于模拟数据、初始化模型参数等。 第二部分：数据处理与清洗 真实世界的数据往往是混乱、不完整和不一致的。本部分将聚焦于使用Pandas库，它是Python数据分析的瑞士军刀，帮助您有效地清洗、转换和准备数据。 Pandas入门： Series和DataFrame： 掌握Pandas的两个核心数据结构——Series（一维带标签数组）和DataFrame（二维表格型数据结构）。学习它们的创建、索引、选择和基本操作。 数据读取与写入： 学习如何从各种常见数据源（CSV, Excel, JSON, SQL数据库等）读取数据到DataFrame，以及如何将处理后的数据写回。 数据选择与过滤： 精通使用各种方法（基于标签、位置、布尔条件）来选择和过滤DataFrame中的数据，提取您需要的信息。 缺失值处理： 学习识别和处理DataFrame中的缺失值（NaN），包括填充（fillna）、删除（dropna）以及插补方法。 数据转换与重塑： 掌握数据类型转换、列的添加与删除、数据的合并（merge）、连接（join）、堆叠（stack）和拆分（unstack）等操作，实现数据的灵活重塑。 分组与聚合： 深入理解`groupby()`操作，学习如何根据一个或多个键对数据进行分组，并应用聚合函数（如`sum`, `mean`, `count`, `max`, `min`）进行数据汇总和分析。 时间序列处理： Pandas在时间序列数据处理方面非常强大，我们将学习日期范围生成、时间戳解析、频率转换、重采样等技巧。 第三部分：数据可视化 “一张图胜过千言万语”。本部分将引导您使用Matplotlib和Seaborn这两个强大的可视化库，将抽象的数据转化为直观、富有洞察力的图表。 Matplotlib基础： 绘图基本元素： 学习绘制各种基本图表，如折线图（Line Plot）、散点图（Scatter Plot）、柱状图（Bar Chart）、饼图（Pie Chart）、直方图（Histogram）等。 图表定制： 掌握如何设置图表的标题、轴标签、图例、网格线，以及调整线条样式、颜色、标记点等，使图表信息清晰、美观。 子图与多图绘制： 学习如何在一个画布上绘制多个子图，比较不同变量之间的关系。 Seaborn进阶： Seaborn建立在Matplotlib之上，提供了更高级、更美观的统计图形。 美观的默认样式： 享受Seaborn提供的精美图表风格。 高级统计图表： 学习绘制诸如箱线图（Box Plot）、小提琴图（Violin Plot）、热力图（Heatmap）、分布图（Distribution Plot）、关系图（Relational Plot）等，用于探索变量之间的关系和数据分布。 分类数据可视化： 掌握如何有效地可视化分类数据，如类别变量的分布、不同类别下的数值统计等。 第四部分：机器学习入门与实践 我们将从机器学习的基本概念入手，然后介绍Scikit-learn库，这是Python中最流行、最全面的机器学习库之一。 机器学习基本概念： 监督学习 vs. 无监督学习： 理解这两种主要的学习范式及其代表性算法。 回归与分类： 学习如何根据预测目标的不同来选择合适的模型。 模型评估指标： 掌握评估模型性能的关键指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-Score）、均方误差（MSE）、R²分数等。 过拟合与欠拟合： 理解这些常见问题及其原因，并学习如何通过正则化、交叉验证等技术来解决。 Scikit-learn核心功能： 数据预处理： 学习使用Scikit-learn进行特征缩放（StandardScaler, MinMaxScaler）、独热编码（OneHotEncoder）、缺失值填充等，为模型训练准备数据。 模型选择与训练： 介绍线性回归（Linear Regression）、逻辑回归（Logistic Regression）、支持向量机（SVM）、决策树（Decision Tree）、随机森林（Random Forest）等常用模型，并演示如何在Scikit-learn中进行模型实例化、训练（fit）和预测（predict）。 模型评估： 学习使用Scikit-learn提供的工具进行模型交叉验证（Cross-validation）和性能指标计算。 聚类算法（无监督学习）： 介绍K-Means等常见聚类算法，并演示如何在Scikit-learn中应用。 实战案例： 通过若干实际项目，将前面学到的知识融会贯通。例如： 房价预测： 使用线性回归或随机森林模型预测房屋价格。 垃圾邮件分类： 使用逻辑回归或支持向量机对邮件进行分类。 客户细分： 使用K-Means算法对客户进行分组。 第五部分：进阶主题与未来方向 在掌握了基础知识后，我们将简要介绍一些更高级的主题，并为您的数据科学学习之路指明方向。 模型调优： 介绍网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search）等超参数优化技术，以获得更好的模型性能。 特征工程简介： 讨论如何通过创建新的特征来提高模型的准确性。 深度学习入门概览： 简要介绍深度学习的概念，以及TensorFlow和PyTorch等主流深度学习框架。 数据科学工作流程： 总结一个完整的数据科学项目生命周期，从问题定义到模型部署。 持续学习资源： 提供进一步学习的建议，包括在线课程、社区论坛、研究论文等。 本书以实践为导向，每个章节都配有大量的代码示例，并附带练习题，帮助您巩固所学知识。我们相信，通过本书的学习，您将能够自信地运用Python及相关工具，解决现实世界中的数据问题，开启您的数据科学探索之旅。

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