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Python Data Science Handbook

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python for data science
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出版日:2020/12/08 作者:Jason Cannon  出版社:Lightning Source Inc  裝訂:平裝
定價:758 元
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python for data science
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出版日:2020/10/07 作者:Tony F. Charles  出版社:Lightning Source Inc  裝訂:平裝
定價:684 元
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Python for Data Science: A Crash Course for Data Science and Analysis, Python Machine Learning and Big Data
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Python Data Science: The Ultimate Guide on What You Need to Know to Work with Data Using Python
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出版日:2020/10/30 作者:Oliver Soranson  出版社:Lightning Source Inc  裝訂:平裝
定價:760 元
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Python for Data Analysis: A Complete Guide for Beginners, Including Python Statistics and Big Data Analysis
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Simplifying Data Science With Python
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出版日:2024/11/12 作者:Billy David Millican  出版社:INDEPENDENT CAT  裝訂:平裝
定價:720 元
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金融風險管理的機器學習應用:使用Python
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出版日:2023/07/04 作者:Abdullah Karasan  出版社:美商歐萊禮  裝訂:平裝
風險建模演算法 「Abdullah Karasan成功展現了在金融風險管理領域中使用機器學習的能力,這是對任何金融機構都攸關重要的功能。」 ―Yves J. Hilpisch博士 The Python Quants與The AI Machine創辦人及總裁 「如果您需要將統計和機器學習方法應用在金融風險分析的入門指南,那麼這是一個很好的起點。」 ―Graham L. Giller 《Adventures in Financial Data Science》作者 金融風險管理在人工智慧的幫助下發展迅速。透過這本實用指南,開發人員、程式設計師、工程師、金融分析師、風險分析師及定量和演算法分析師,將可以機器學習和深度學習模型進行金融風險評估。建立基於人工智慧的財務建模實務技能後,您將學習要如何運用機器學習模型來取代傳統的金融風險模型。 作者Abdullah Karasan幫助您探索金融風險建模背後的理論,再深入研究使用Python運用機器學習模型以對金融風險進行建模的實際方法。 有了這本書,您將可以: ‧回顧經典的時間序列應用並將其與深度學習模型進行比較 ‧使用支撐向量迴歸、神經網路和深度學習來探索波動率模型以衡量風險程度 ‧使用機器學習技術來改善市場風險模型(VaR和ES),並包括了流動性維度 ‧使用分群和貝氏方法來進行信用風險分析 ‧使用高斯混合模型和關聯結構模型來捕捉流動性風險的不同面向 ‧使用機器學習模型來進行詐欺偵測 ‧使用機器學習模型來預測股價崩盤並識別其決定因素
優惠價: 9 612
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資料科學基礎數學
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出版日:2023/04/11 作者:Thomas Nield  出版社:美商歐萊禮  裝訂:平裝
使用基本的線性代數、機率和統計來掌控您的資料「在當前資料科學教育環境的嘈雜聲中,這本書脫穎而出,包含許多清晰、實用的範例,說明理解和建構資料所需的基礎知識。」―Vicki BoykisTumblr高級機器學習工程師讓您掌握在資料科學、機器學習和統計學等方面所需具備的數學知識。作者Thomas Nield將引導您了解微積分、機率、線性代數和統計等領域,以及它們是如何應用在線性迴歸、邏輯迴歸和神經網路等技術。在此過程中,您還將獲得對資料科學的實用見解,以及如何利用這些見解幫助提升您的職業生涯。您將了解如何:‧使用Python程式碼和SymPy、NumPy和scikit-learn等程式庫來探索基本的數學概念,例如微積分、線性代數、統計和機器學習‧用簡單的語言並使用最少的數學符號和行話來理解線性迴歸、邏輯迴歸和神經網路等技術‧對資料集執行描述性統計和假說檢定,以解釋p值和統計顯著性‧操作向量和矩陣並執行矩陣分解‧對微積分、機率、統計和線性代數的知識進行整合和建構,並應用於包括神經網路在內的迴歸模型‧在資料科學職業生涯中進行實際導航,避免常見的陷阱、假設和偏見,同時調整您的技能以在就業市場中脫穎而出
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庫存:2
出版日:2019/11/29 作者:Joel Grus  出版社:美商歐萊禮  裝訂:平裝
從事資料科學方面的工作時,活用各種相關函式庫、軟體框架、模組、工具包是很好的做法,但如果原本完全不懂資料科學,從頭開始也是一種不錯的做法。本書將採取土法煉鋼從頭學起的方式,帶領讀者認識與資料科學相關的許多工具與演算法。你只要具備基本的數學能力,以及程式設計的基礎,本書就可以幫你在遇到相關的數學與統計知識時,不至於感到害怕,而且還能讓你學會一個資料科學家所需具備的相關駭客技術。如今到處充斥著各種雜亂
Machine Learning for Beginners: Build Predictive AI Models, Master Python, and Unlock Real-World Data Science Skills
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Swift ― Programming, Master's Handbook; a True Beginner's Guide! Problem Solving, Code, Data Science, Data Structures & Algorithms: Code Like a Pro in 24 Hrs
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出版日:2016/02/28 作者:Code Well Academy (COR)  出版社:Createspace Independent Pub  裝訂:平裝
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