Python数据科学与机器学习：从入门到实践

版权信息 书名：Python数据科学与机器学习：从入门到实践 作者：[美] 弗兰克 • 凯恩 译者：陈光欣 ISBN：978-7-115-51241-3 本书由北京图灵文化发展有限公司发行数字版。版权所有，侵权必 究。 您购买的图灵电子书仅供您个人使用，未经授权，不得以任何方式复制 和传播本书内容。 我们愿意相信读者具有这样的良知和觉悟，与我们共同保护知识产权。 如果购买者有侵权行为，我们可能对该用户实施包括但不限于关闭该帐 号等维权措施，并可能追究法律责任。 图灵社区会员 乐乐大仙xx（484491598@qq.com） 专享 尊重版权 版权声明 前言 目标读者 排版约定 读者反馈 客户支持 下载示例代码 下载本书彩色图片 勘误 举报盗版 问题 电子书 第 1 章 入门 1.1 安装Enthought Canopy 程序运行测试 1.2 使用并理解IPython/Jupyter Notebook 1.3 Python基础——第一部分 1.4 理解Python代码 1.5 导入模块 1.5.1 数据结构 1.5.2 使用列表 1.5.3 元组 1.5.4 字典 1.6 Python基础——第二部分 1.6.1 Python中的函数 1.6.2 循环 1.6.3 探索活动 1.7 运行Python脚本 1.7.1 运行Python代码的其他方式 1.7.2 在命令行中运行Python脚本 1.7.3 使用Canopy IDE 1.8 小结 第 2 章 统计与概率复习以及Python实现 2.1 数据类型 2.1.1 数值型数据 2.1.2 分类数据 2.1.3 定序数据 2.2 均值、中位数和众数 2.2.1 均值 2.2.2 中位数 2.2.3 众数 2.3 在Python中使用均值、中位数和众数 2.3.1 使用NumPy包计算均值 2.3.2 使用NumPy包计算中位数 2.3.3 使用SciPy包计算众数 2.4 标准差和方差 2.4.1 方差 2.4.2 标准差 2.4.3 总体方差与样本方差 2.4.4 在直方图上分析标准差和方差 2.4.5 使用Python计算标准差和方差 2.4.6 自己动手 2.5 概率密度函数和概率质量函数 2.5.1 概率密度函数 2.5.2 概率质量函数 2.6 各种类型的数据分布 2.6.1 均匀分布 2.6.2 正态分布或高斯分布 2.6.3 指数概率分布与指数定律 2.6.4 二项式概率质量函数 2.6.5 泊松概率质量函数 2.7 百分位数和矩 2.7.1 百分位数 2.7.2 矩 2.......