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Python数据分析与数据化运营高清版。
强烈推荐的好书。
版权归作者所有，任何形式转载请联系作者。
作者：宋天龙（来自豆瓣）
来源：https://book.douban.com/review/8999482/
本书作者大哥自述：
1. 本书中的系统性的经验，是在之前任何一本书中都不曾有过的，而且都是我10年的积累所得。里面很多思想都是突破传统的认知，争取从新的角度去解析。由于京东、当当等有关书籍的目录可能太过于粗放，我在下面会放出更详细的目录，大家可以自己下载《Python数据分析与数据化运营》目录。提示：该目录是基于我的终稿生成的，是未排版设计之前我这边的版本，而非出版社排版后的版本。但没有关系，目录和内容都是对应的。
2. 对于数据工作层面，除了完整的数据工作流的知识和应用外，在分析挖掘时用到的KMeans聚类的自动K均值的确立方法、基于软方法的多分类模型组合评估模型的应用、基于自动下探（下钻、细分）的应用、基于增量学习的多项式贝叶斯分类等都是非常重要且实用的方法，现学现用绝对没问题。除了Python在数据分析和挖掘时用到的sklearn和statsmodels以外，还有下面几个知识点如果你感兴趣的话，同样值得一探究竟：
·pipeline管道技术的应用
·基于超参数的自动参数值的优化方法
·特征自动选择
·文本分类、文本主题挖掘
·基于自动时间序列ARIMA的P、D、Q的调整
·python决策树规则输出
·基于自定义图像的文本标签云
·非结构化数据，例如图像、音频、文本等的处理
·对象持久化处理 ...
2018-08-04
机器学习与R语言实战
本书共11章。第1章介绍如何创建一个可用的R环境和基本的R命令；第2章讲述如何使用R语言进行探索性数据分析；第3章重点探讨数据采样和概率分布的概念；第4章探讨因变量和解释变量集合之间的线性关系；第5章介绍基于树的分类器：K近邻分类器、逻辑回归分类器以及朴素贝叶斯分类器；第6章神经网络和支持向量机；第7章展示一些模型评估的方法；第8章探讨集成分类器；第9章讲述多种聚类算法；第10章介绍关联分析和序列挖掘；第11章介绍如何从原始变量中选择和抽取特征；第12章讨论大数据分析（R和Hadoop）。
2017-11-21
《数据科学入门》配套代码含python2和python3
《数据科学入门》配套代码《数据科学入门》配套代码《数据科学入门》配套代码《数据科学入门》配套代码《数据科学入门》配套代码
2017-09-24
OpenRefine中文教程
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2017-09-24
数据科学入门
数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业，有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。本书从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。
作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具和实现算法，并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。
2017-09-24
MongoDB使用指南
MongoDB使用指南MongoDB使用指南MongoDB使用指南MongoDB使用指南MongoDB使用指南MongoDB使用指南MongoDB使用指南
2017-09-14
Keras中文手册
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2017-09-11
空空如也
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