000 03486nam a22003017a 4500
003 SPU
005 20250113164329.0
008 210709s2020 th ||||| |||| 00| 0 tha d
020 _a9786168282038
_c350
040 _aSPU
049 _aSPU_CHN
_amain
050 _aQA 76.73.D98
_bก269ร 2563
100 _9243207
_aGrus, Joel
245 _aเรียนรู้หลักการ Data science ด้วย Python /
_c Joel Grus
250 _aพิมพ์ครั้งที่ 1.
260 _aกรุงเทพฯ :
_bคอร์ฟังก์ชัน,
_c2563
300 _a392 หน้า ;
_bภาพประกอบ ;
_c24 ซม.
449 _a111113
505 _aอิทธิพลของข้อมูล หน้า 15-28 -- ภาษา Python ฉบับรวบรัด หน้า 29-54 -- แสดงข้อมูลด้วยภาพ หน้า 55-64 -- พีชคณิตเชิงเส้น หน้า 65-74 -- สถิติ หน้า 75-86 -- ความน่าจะเป็น หน้า 87-98 -- สมมติฐานและการอนุมาน หน้า 99-110 -- การเคลื่อนลงตามความขับ หน้า 111-120 -- การได้มาซึ่งข้อมูล หน้า 121-138 -- การทำงานกับข้อมูล หน้า 139-162 -- Machine Learning หน้า 163-172 -- K-Nearest Neighbors หน้า 173-184 -- Naive Bayes หน้า 185-194 -- การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย หน้า 195-202 -- การถดถอยพหุคูณ หน้า 203-214 -- การถดถอยโลจิสติก หน้า 215-226 -- Dicision Tree หน้า 227-240 -- โครงข่ายประสาทเทียม หน้า 241-252 -- Deep Learning หน้า 253-278 -- การจัดกลุ่ม หน้า 279-294 -- การประมวลผลภาษาธรรมชาติ หน้า 295-326 -- การวิเคราะห์เครือข่าย หน้า 327-338 -- ระบบให้คำแนะนะ หน้า 338-352 -- ฐานข้อมูล และ SQL หน้า 353-370 -- MapReduce หน้า 371-380 -- จริยธรรมด้านข้อมูล หน้า 381-388 -- ก้าวไปกับงานวิทยาศาสตร์ข้อมูล หน้า 389-392
650 4 _9131722
_aไพทอน (ภาษาคอมพิวเตอร์)
650 4 _9331
_aการเขียนโปรแกรม (คอมพิวเตอร์)
850 _aSPU
910 _aคณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
_bศูนย์หนังสือจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย สาขา ม.บูรพา
_c100621
_pA090647
910 _aจัดซื้อโดยหส.
_bร้านซีเอ็ดยูเคชั่น
_c070921
_pT187820
910 _aคณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
_bศูนย์หนังสือจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย สาขา ม.บูรพา
_c100621
_pA090648
942 _2lcc
_cGEN
998 _bnapasorn 210721
_atanuchcha 230721
_aniparat 0921
999 _c202243