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目录信息
第1章引言
1.1下载及安装Python
1.2Anaconda的几种界面
第2章Python基础知识
2.1一些基本常识
2.2文件及输入输出
2.3numpy模块
2.4pandas模块
2.5matplotlib模块
2.6scipy模块
第3章传统初等统计中的Python
3.1简单的描述统计
3.2把分类变量转换成哑元
3.3简单的假设检验
3.4相关与简单的回归
3.5方差分析
3.6logistic回归
第4章机器学习方法的回归和分类案例
4.1回归
4.2分类
第5章时间序列
5.1时间序列的图形描述
5.2时间序列平稳性
5.3ARMA模型的拟合和预测
5.4新西兰奥克兰降水数据的ARMA拟合
5.5向量自回归模型
第6章类和子类简介
6.1class
6.2subclass
· · · · · · (收起)
1.1下载及安装Python
1.2Anaconda的几种界面
第2章Python基础知识
2.1一些基本常识
2.2文件及输入输出
2.3numpy模块
2.4pandas模块
2.5matplotlib模块
2.6scipy模块
第3章传统初等统计中的Python
3.1简单的描述统计
3.2把分类变量转换成哑元
3.3简单的假设检验
3.4相关与简单的回归
3.5方差分析
3.6logistic回归
第4章机器学习方法的回归和分类案例
4.1回归
4.2分类
第5章时间序列
5.1时间序列的图形描述
5.2时间序列平稳性
5.3ARMA模型的拟合和预测
5.4新西兰奥克兰降水数据的ARMA拟合
5.5向量自回归模型
第6章类和子类简介
6.1class
6.2subclass
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
评分
适合统计学者应用Python，不太适合Python用户学习统计。简洁、明晰、操作性强。
评分幸好老子学过高等数理统计 讲道理的话……可以知其然不知其所以然的 说不上好不好 看是想修内功还是修外功了
评分确实是作者所说是统计人学习python的，而不是初学python的书
评分确实是作者所说是统计人学习python的，而不是初学python的书
评分比较基础的干货确实有，但完全可以写得更详细一些的。statsmodels和sklearn功能那么强大，完全可以像作者之前写的R的统计分析的书籍一样展开，而不是区区一百多页草草了事。如果作者打算继续写Python相关的统计分析书籍，希望能看到更丰富更细致的内容。
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