数据科学技术与应用

综合练习题

8.3 语音识别实例

8.2 时序数据分析方法

8.1 时序数据概述

第8章 时序数据与语音处理

综合练习题

7.3 案例：深度学习实现图像分类

7.2 Python图像处理

7.1 数字图像概述

第7章 图像数据处理

综合练习题

6.3 实例：垃圾邮件识别

6.2 中文文本处理

6.1 文本处理概述

第6章 文本数据处理

综合练习题

5.5 神经网络和深度学习

5.4 聚类分析

5.3 分类分析

5.2 回归分析

5.1 机器学习概述

第5章 机器学习建模分析

综合练习题

4.2 可视化数据探索

4.1 Python绘图基础

第4章 数据可视化

综合练习题

3.6 统计分析

3.5 数据规整化

3.4 数据清洗

3.3 数据文件读写

3.2 pandas数据结构

3.1 统计基本概念

第3章 数据汇总与统计

综合练习题

2.3 案例：随机游走轨迹模拟

2.2 多维数组运算

2.1 多维数组对象

第2章 多维数据结构与运算

综合练习题

1.3 Python语言基础

1.2 Python数据分析工具

1.1 数据科学概述

第1章 数据科学基础

前言

版权信息

封面

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前言

第1章 数据科学基础

1.1 数据科学概述

1.2 Python数据分析工具

1.3 Python语言基础

综合练习题

第2章 多维数据结构与运算

2.1 多维数组对象

2.2 多维数组运算

2.3 案例：随机游走轨迹模拟

综合练习题

第3章 数据汇总与统计

3.1 统计基本概念

3.2 pandas数据结构

3.3 数据文件读写

3.4 数据清洗

3.5 数据规整化

3.6 统计分析

综合练习题

第4章 数据可视化

4.1 Python绘图基础

4.2 可视化数据探索

综合练习题

第5章 机器学习建模分析

5.1 机器学习概述

5.2 回归分析

5.3 分类分析

5.4 聚类分析

5.5 神经网络和深度学习

综合练习题

第6章 文本数据处理

6.1 文本处理概述

6.2 中文文本处理

6.3 实例：垃圾邮件识别

综合练习题

第7章 图像数据处理

7.1 数字图像概述

7.2 Python图像处理

7.3 案例：深度学习实现图像分类

综合练习题

第8章 时序数据与语音处理

8.1 时序数据概述

8.2 时序数据分析方法

8.3 语音识别实例

综合练习题