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本书的特色有三： ● 一是聚焦于语料库。所有的代码、代码段或代码块均围绕语料库这一主题展开，所处理的对象是语料库研究过程需要面对的各种相关问题。 ● 二是语言 技术 法律三位一体。这意味着案例的解释都包含了三方面的要素，而非从纯粹的技术角度出发。所选择的语料也多是法律文本，目的是为了呈现法律文本的语篇特征，即以法律文本通过技术研究获取其语言学方面的特征信息。 ● 三是深入浅出，易学易用。本书强调 编程 并非是工科专业的 专利 ，文科生同样可以学会编程，而且能够编写出更为细腻、更利于语言学处理的代码。再者，阅读本书至少可习得一种能力即读懂代码的能力，就像学会一门自然语言一样。
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Python编程实战妙趣横生的项目之旅 编程入门实践到精通零基础自学 计算机语言程序设计教程书籍 官方正版 出版社直发
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硅谷Python工程师面试指南：数据结构、算法与系统设计 任建峰 全书学 谷歌面试官和OPPO高级研究总监倾力打造，拿到Python面试金钥匙
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Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库，已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。 IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境 NumPy：用ndarray实现高维数组的高效存储与操作 Pandas：用DataFrame实现带标签/列式数据的高效存储与操作 Matplotlib：实现各种数据可视化 Scikit-Learn：用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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Python可移植、功能强大、易于使用，是编写独立应用程序和脚本应用程序的理想选择。无论你是刚接触编程或者刚接触Python，通过学习《Python学习手册（第3版）》，你可以迅速高效地精通核心Python语言基础。读完《Python学习手册（第3版）》，你会对这门语言有足够的了解，从而可以在你所从事的任何应用领域中使用它。《Python学习手册（第3版）》是作者根据过去0年用于教学而广为人知的培训课程的材料编写而成的。除了有许多详实说明和每章小结之外，每章还包括一个头脑风暴 这是《Python学习手册（第3版）》独特的一部分，配合以实用的练习题和复习题，让读者练习新学的技巧并测试自己的理解程度。《Python学习手册（第3版）》包括 类型和劋作——深入讨论Python主要的内置对象类型 数字、列表和字典等。语句和语法——在Python中输入代码来建立并处理对象，
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Python学习手册(第4版)【正版图书，达额减，电子发票】 正版
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Python商业数据挖掘（第6版） 用Python展示数据挖掘的理论、技术和应用。随书赠送学习资料，获取地址见书封底二维码。
通过学习《Python商业数据挖掘(第6版)》，读者将掌握使用Python实现数据挖掘的各种方法，并深入理解在将这些方法应用于数据挖掘的过程中存在的商业问题和机遇。
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Python 数据科学指南人民邮电出版社9787115435101 软件工具程序设计指南
本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始，陆续介绍了Python的工作环境，如何用Python分析数据，以及数据挖掘的概念，然后又扩展到机器学书还涵盖了缩减原则、集成方法、*森林、旋转森林和超树等方面的内容，这些都是一个的数据科学专家所掌握的。 阅读本书，你将学会：; 揭示数据科学算法的完整范畴； 地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库；; 了阶回归方法的建模和变量选择；; 一步理解集成方法的潜在含义及实施；; 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题；; 熟悉的算法，如梯度提升、*森林、旋转森林等。 本书：; 内容明确且易于跟学；; 甄选重要的任务与问题；; 精心组织编排内容，有效解决问题；; 清晰易懂的讲解方式；; 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问题
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图解数据结构——使用Python（视频教学版） Python范例演绎算法思维 零负担理解复杂概念
本书是一本综合且全面讲述数据结构及其算法分析的教科书，为了便于高校的教学或者读者自学，作者在描述数据结构原理和算法时行文清晰而严谨，为每个算法及其数据结构提供了演算的详细图解。另外，为了配合在教学中让学生上机实践或者自学者上机 操练 ，本书为每个经典的算法都提供了Python语言编写的完整范例程序（包含完整的源代码），每个范例程序都经过了测试和调试，可以直接在标准的Python解释器中运行，目的就是让本书的学习者以这些范例程序作为参照，迅速掌握数据结构及其算法的要点。
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机器学习与深度学习（基于Python实现）智博人工智能技术图书 python机器学习实战 python深度学习 用Python编程解释机器学习和深度学习的算法原理，学习机器学习和深度学习的本质。
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倾情打造Abaqus二次开发平台。 Python语言基础 Abaqus的脚本接口 快速建模 自动后处理＼访问输出数据库 监控分析作业＼参数分析＼优化分析 《Python语言在Abaqus中的应用》特色： 概念准确，通过大量实例进行讲解，读者很容易理解。由浅入深，循序渐进的科学编排方式，读者容易掌握。对代码进行详细全面的解释，读者学习过程中没有任何障碍。内容从实际应用出发，文字通俗易懂，深入浅出，读者不需要具备很深的理论知识，即可轻松地使用Python语言进行二次开发。随书光盘给出了重要实例的脚本源代码文件、CAE模型文件、I N P文件和ODB文件，以方便读者学习。
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为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求，本书遵循由浅入深的原则，详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块，实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作，让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。十大常用数据挖掘算法及实战案例，如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等，基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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