随着大数据、深度学习在学术界和工业界的普及，人们越来越认识到数据对于科研和应用的重要性。虽然现在相关的工具和框架大大降低了构建数据应用的门槛，数据科学基础对应用的构建依然起着核心的作用

Paperback: 347 pages Publisher: Packt Publishing - ebooks Account (November 2015) Language: English ISBN-10: 1784396400 ISBN-13: 978-1784396404 Over 60 practical recipes to help you explore Python and its robust data science capabilities About This Book The book is packed with simple and concise Python code examples to effectively demonstrate advanced concepts in action Explore concepts such as programming, data mining, data analysis, data visualization, and machine learning using Python Get up to speed on machine learning algorithms with the help of easy-to-follow, insightful recipes Who This Book Is For This book is intended for all levels of Data Science professionals, both students and practitioners, starting from novice to experts. Novices can spend their time in the first five chapters getting themselves acquainted with Data Science. Experts can refer to the chapters starting from 6 to understand how advanced techniques are implemented using Python. People from non-Python backgrounds can also effectively use this book, but it would be helpful if you have some prior basic programming experience.

Dask和Python数据科学英文版，通过更加丰富的实例，解释Dask在数据科学中的应用，更易理解。 作者简介： Jesse C. Daniel具有5年使用Python编写应用程序的经验，其中包括从事PyData堆栈(Pandas、NumPy、SciPy和scikit-learn)的工作3年。Jesse于2016年进入丹佛大学，担任商业信息和分析学的副教授，讲授Python数据科学课程。他目前领导着丹佛当地的一家科技公司的数据科学家团队。

matlab代码中cubic是的英文我的数据科学工具带 注意：此存储库可以帮助学生更好地在机器学习的海洋中导航 :water_wave: ！ 在不久的将来，我还打算添加一组最小且干净的机器学习算法实现（以便人们可以轻松地使用这些库），并添加资源以帮助人们更好地查看其数据科学知识并进行准备它们用于数据科学问题。 要安装我的一些软件包，可以使用pip： pip install -r requirements.txt 不要犹豫，为回购做贡献 :fire: :fire: :fire: 概括 :snake: :woman::laptop: :panda: Python的禅宗 美丽胜于丑陋。 显式胜于隐式。 简单胜于复杂。 复杂胜于复杂。 扁平比嵌套更好。 稀疏胜于密实。 可读性很重要。 特殊情况还不足以打破规则。 尽管实用性胜过纯度。 错误绝不能默默传递。 除非明确地保持沉默。 面对模棱两可，拒绝猜测的诱惑。 应该有一种-最好只有一种-明显的方式来做到这一点。 尽管除非您是荷兰人，否则一开始这种方式可能并不明显。 现在总比没有好。 虽然从未往往比现在。 如果实现难以解释，那是个坏主意。 如果实现易于解释，则可能是个好主意。 命名空间是一个很棒的主意-让我们做更多这些吧！ 键盘快捷键（Mac） 崇

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《概率论沉思录(英文版)》不仅适合概率和统计专业人士阅读。也是需要应用统计推断的各领域科技工作者的必读之作。 　　《概率论沉思录(英文版)》是一部奇书。它是著名数学物理学家Jaynes的遗作，凝聚了他对概率论长达40年的深刻思考。原版出版后产生了巨大影响，深受众多专家和学者的好评，并获得Amazon网上书店读者全五星评价。 在书中，作者在H.Jeffreys、R.T.Cox、C.E.Shannon和G.Polya等数学大师思想的基础上继续探索，将概率论置于更大的背景下考察，提出将概率推断作为整个科学的逻辑基础，以适应实际科学研究中对象往往都是信息不完全或者不确定的这一难题，从而超越了传统的概率论，也超越了传统的数理逻辑思维定式。

概率论沉思录--(Probability_Theory_The_Logic_of_Science_)((美)E._T._Jaynes)清晰版PDF

:cactus: JavaScript 的手指树。 请参阅。 父级是 。 data FingerTree x = Empty | Single x | Deep ( Digit x ) ( FingerTree ( Node x ) ) ( Digit x ) :woman_teacher: 接口参考 :cactus: Tree定义 :straight_ruler: Measure定义Measure示例 :package: 如何import :baby: 如何创建一Tree empty(Measure) -> Tree from(Measure, Iterable) -> Tree :red_question_mark: 谓词 Tree#measure() -> m Tree#isEmpty() -> Boolean :salt: 添加值 Tree#push(x) -> Tree Tree#cons(x) -> Tree Tree#a

Uncertainty Quantification and Predictive Computational Science 中文 part1