具體描述
著者簡介
圖書目錄
第1章引言
1.1下載及安裝Python
1.2Anaconda的幾種界麵
第2章Python基礎知識
2.1一些基本常識
2.2文件及輸入輸齣
2.3numpy模塊
2.4pandas模塊
2.5matplotlib模塊
2.6scipy模塊
第3章傳統初等統計中的Python
3.1簡單的描述統計
3.2把分類變量轉換成啞元
3.3簡單的假設檢驗
3.4相關與簡單的迴歸
3.5方差分析
3.6logistic迴歸
第4章機器學習方法的迴歸和分類案例
4.1迴歸
4.2分類
第5章時間序列
5.1時間序列的圖形描述
5.2時間序列平穩性
5.3ARMA模型的擬閤和預測
5.4新西蘭奧剋蘭降水數據的ARMA擬閤
5.5嚮量自迴歸模型
第6章類和子類簡介
6.1class
6.2subclass
· · · · · · (收起)
1.1下載及安裝Python
1.2Anaconda的幾種界麵
第2章Python基礎知識
2.1一些基本常識
2.2文件及輸入輸齣
2.3numpy模塊
2.4pandas模塊
2.5matplotlib模塊
2.6scipy模塊
第3章傳統初等統計中的Python
3.1簡單的描述統計
3.2把分類變量轉換成啞元
3.3簡單的假設檢驗
3.4相關與簡單的迴歸
3.5方差分析
3.6logistic迴歸
第4章機器學習方法的迴歸和分類案例
4.1迴歸
4.2分類
第5章時間序列
5.1時間序列的圖形描述
5.2時間序列平穩性
5.3ARMA模型的擬閤和預測
5.4新西蘭奧剋蘭降水數據的ARMA擬閤
5.5嚮量自迴歸模型
第6章類和子類簡介
6.1class
6.2subclass
· · · · · · (收起)
讀後感
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用戶評價
评分
確實是作者所說是統計人學習python的，而不是初學python的書
评分確實是作者所說是統計人學習python的，而不是初學python的書
评分用python把基本的數據分析方法實現瞭一遍。這本書不是教python的，也不是教統計學的，位置很奇怪，可能適閤那些習慣用python做事的人學統計學吧。說實話，學統計軟件入門，還是得用R.
评分比較基礎的乾貨確實有，但完全可以寫得更詳細一些的。statsmodels和sklearn功能那麼強大，完全可以像作者之前寫的R的統計分析的書籍一樣展開，而不是區區一百多頁草草瞭事。如果作者打算繼續寫Python相關的統計分析書籍，希望能看到更豐富更細緻的內容。
评分適閤統計學者應用Python，不太適閤Python用戶學習統計。簡潔、明晰、操作性強。
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