Python算法交易 本书介绍了如何在算法交易领域使用Python。
虽然算法交易曾经是机构参与者的专属领域,但是现在已经开放给了使用在线平台的小型组织和个人交易者。今天Python及其强大的软件包生态系统是许多交易者的工具。在这本非常实用的书中,本书作者向学生、学者及从业者展示了如何在有趣的算法交易领域使用Python。 你将学习几种在不同方面应用Python进行算法交易的方法,例如如何回测交易策略,以及如何与在线交易平台交互。一些非常大的买方和卖方机构都大量使用Python。通过探索系统地构建和部署自动算法交易策略,本书将帮助你实现公平竞争。
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Python自然语言处理实战:核心技术与算法 阿里巴巴、前明略数据和七牛云的高级专家和科学家撰写,零基础掌握NLP的核心技术、方法论和经典算法
读者对象: 1)人工智能相关专业的研究人员;2)信息科学和计算机科学爱好者;3)统计学或相关IT专业学生;4)不具备专业数学知识的人群。 (1)三位作者资历深厚,分别是阿里巴巴的数据架构师和NLP专家、百炼智能的NLP专家(前明略数据的技术合伙人和科学家)、七牛云AI实验室NLP OCR方向负责人; (2)以实战为导向,绕开各种复杂数学公式与证明,确保读者零基础入门,详细讲解自然语言处理 的各种核心技术、方法论和经典算法; (3)阿里巴巴达摩院高级算法专家、百炼智能CEO、七牛云AI LAB负责人、天善智能创始人联袂推荐。
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Python算法教程 精通Python基础算法 畅销书Python基础教程作者力作
畅销书Python基础教程(第2版)作者、Python领域大牛又一新力作!知识点清晰,语言简洁。 本书用Python语言来讲解算法的分析和设计,主要关注经典的算法,帮助读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础。 蕴含大量课后习题和参考资料。
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Python机器学习 预测分析核心算法 人工智能深度学习参考书目 掌握算法和Python编程 用Python分析数据 预测结果的简单高效的方式
机器学习关注于预测,其核心是一种基于数学和算法的技术,要掌握该技术,需要对数学及统计概念有深入理解,能够熟练使用R 语言或者其他编程语言。本书通过集中介绍两类可以进行有效预测的机器学习算法,展示了如何使用Python 编程语言完成机器学习任务,从而降低机器学习难度,使机器学习能够被更广泛的人群掌握。作者利用多年的机器学习经验带领读者设计、构建并实现自己的机器学习方案。本书尽可能地用简单的术语来介绍算法,避免复杂的数学推导,同时提供了示例代码帮助读者迅速上手。读者会很快深入了解模型构建背后的原理,不论简单问题还是复杂问题,读者都可以学会如何找到问题的解决算法。书中详细的示例,给出了具体的可修改的代码,展示了机器学习机理,涵盖了线性回归和集成方法,帮助理解使用机器学习方法的基本流程。本书为
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Python机器学习算法 深入分析机器学习中的常用算法,兼顾算法、理论与实践,帮助读者快速掌握算法精髓!
探索数据的内在价值,洞悉人工智能背后的技术!
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1.视频教学 本书提供188分钟的视频教学,读者可扫码或者下载学习,学习轻松高效。 2.内容全面丰富 本书归纳了9大类算法,解析了每类算法原理并提供了65个典型实例的算法详解,通过图解算法流程、算法思路解析、算法代码展示、算法对比讲解来学习算法、选择*算法。 3.提供完整代码 为了便于读者理解本书内容,提高学习效率,本书提供每一个实例的完整代码供读者学习与参考。 4.基础知识铺垫,由浅入深 本书考虑到部分没有数据结构基础的人群,先简要介绍常用的基本数据结构,并在之后的各个章节中加以应用,帮助读者奠定理论基础,避免空中楼阁式学习。 5.算法分类明确,原理讲解清晰 本书对各种经典算法分类明确,在实例之前先进行原理分析与讲解,为之后的实例展开做铺垫,便于读者理解典型实例。 6.算法实例典型,讲解详细 本书每一章
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算法精粹 经典计算机科学问题的Python实现 用Python语言求解计算机科学的经典问题,定位独特,示例经典,基于Python 3.7 版本
1.计算机科学和算法问题具有非常广泛的应用领域,而且经常出现在程序员面试题中; 2.本书所采用的Python语言是当前*流行的程序设计语言,基于Python3.7版本; 3.将计算机科学与应用程序、数据、性能等现实问题深度关联。 看似新颖或独特的计算机科学问题,往往根植于经典算法、编码技巧和工程原理。经典方法仍然是解决这些问题的*途径!理解用Python实现的这些技巧,可以扩展你在Web开发、数据处理、机器学习等方面获得成功的潜力。 本书详细介绍一些经过时间验证的方案、练习和算法,以提升你解决计算机科学问题的技能。从二分搜索算法这种简单的任务,到用k 均值聚类算法对数据进行聚类,很多编码挑战都将迎刃而解。破解将计算机科学与应用、数据、性能等真实世界相关联的问题,会让你特别享受那种满足感,甚至可以让你在下一次工作面试中应对自
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1.书力求简单、实用,坚持以实例为主,理论为辅。 从应用场景切入,围绕新基建的云计算、大数据及人工智能,介绍大数据的概念与特点及典型的产业应用场景,使读者了解大数据项目和机器学习开发过程,能设计不同场景下的项目架构,并做好不同业务下的数据建模。 2.Hadoop spark Python三合一,内容讲解重点分明,细节具体。本书解析了每个领域内的复杂逻辑和丰富内涵,尽可能让读者用更低的成本,尽快掌握相关技术,紧跟时代步伐。本书大多数章节都包含实训模块,让读者在学完该章节的知识后能够举一反三,学以致用,早日投身新基建。 3.布局合理,循序渐进,自有章法。本书先介绍了入门级的容器化工具Docker 与 Kubernetes,然后介绍大数据的常用组件,为读者的后续实践打好基础后,开始讲解机器学习库的相关用法;随着人工智能的快速发展,神经网络
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介绍并实现机器学习的主流算法 面向日常任务的高效实战内容 《机器学习实战》没有从理论角度来揭示机器学习算法背后的数学原理,而是通过 原理简述 问题实例 实际代码 运行效果 来介绍每一个算法。学习计算机的人都知道,计算机是一门实践学科,没有真正实现运行,很难真正理解算法的精髓。这本书的好处就是边学边用,非常适合于急需迈进机器学习领域的人员学习。实际上,即使对于那些对机器学习有所了解的人来说,通过代码实现也能进一步加深对机器学习算法的理解。 《机器学习实战》的代码采用Python语言编写。Python代码简单优雅、易于上手,科学计算软件包众多,已经成为不少大学和研究机构进行计算机教学和科学计算的语言。相信Python编写的机器学习代码也能让读者尽快领略到这门学科的精妙之处。
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算法图解 像小说一样有趣的算法入门书 代码示例基于Python 熟练掌握算法设计与分析
像小说一样有趣的算法入门书。 算法是解决问题的一步步流程,也是计算机科学领域的核心主题。如今程序员经常使用的算法已经经过了前人的探索、检验及证明。如果你想搞明白这些算法,又不想被困在繁琐的证明中,本书正是你的不二选择。这本图示丰富、引人入胜的实用指南将让你轻松学会如何在自己的程序中高效使用重要的算法。 你一定能看懂的算法基础书 代码示例基于Python 400多个示意图,生动介绍算法执行过程 展示不同算法在性能方面的优缺点 教会你用常见算法解决每天面临的实际编程问题
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在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和Python语言实现的角度,帮者认识机器学习。本书专注于两类核心的“算法族”,即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7章,详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。本书主要针对想提高机器学习技能的Python开发人员,帮助他们解决某一特定的项目或是提升相关的技能。
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Python机器学习算法【正版保证】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
《Python机器学习算法》是一本机器学习入门读物,注重理论与实践的结合。全书主要包括6个部分,每个部分均以典型的机器学习算法为例,从算法原理出发,由浅入深,详细介绍算法的理论,并配合目前流行的Python语言,从零开始,实现每一个算法,以加强对机器学习算法理论的理解、增强实际的算法实践能力,最终达到熟练掌握每一个算法的目的。与其他机器学习类图书相比,《Python机器学习算法》同时包含算法理论的介绍和算法的实践,以理论支撑实践,同时,又将复杂、枯燥的理论用简单易懂的形式表达出来,促进对理论的理解。
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