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Python面向对象编程指南 Mastering Object oriented [美]Steven 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
Python是一种面向对象、解释型的程序设计语言，它已经被成功应用于科学计算、数据分析以及游戏开发等诸多领域。本书深入介绍Python语言的面向对象特性，全书分3个部分共8章。第部分讲述用特殊方法实现Python风格的类，分别介绍了__init__()方法、与Python无缝集成—基本特殊方法、属性访问和特性及修饰符、抽象基类设计的一致性、可调用对象和上下文的使用、创建容器和集合、创建数值类型、装饰器和mixin—横切方面 第2部分讲述持久化和序列化，分别介绍了序列化和保存、用Shelve保存和获取对象、用SQLite保存和获取对象、传输和共享对象、配置文件和持久化 第3部分讲述测试、调试、部署和维护，分别介绍了Logging和Warning模块、可测试性的设计、使用命令行、模块和包的设计、质量和文档。本书深入剖析Python，帮者全面掌握Python并构建出更好的应用程序，很适合
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本书介绍了贝叶斯统计中的主要概念，以及将其应用于数据分析的方法。本书采用编程计算的实用方法介绍了贝叶斯建模的基础，使用一些手工构造的数据和一部分简单的真实数据来解释和探索贝叶斯框架中的核心概念，然后在本书涉及的模型中，抽象出了线性模型用于解决回归和分类问题，此外还详细解释了混合模型和分层模型，并单独用一章讨论了如何做模型选择，还简单介绍了非参模型和高斯过程。本书所有的贝叶斯模型都用PyMC3实现。PyMC3是一个用于概率编程的Python库，其许多特性都在书中有介绍。在本书和PyMC3的帮助下，读者将学会实现、检查和扩展贝叶斯统计模型，从而解决一系列数据分析的问题。从本书你将学到：从实用的角度理解基本的贝叶斯概念；学习如何用PyMC3构建概率模型；掌握检查和修改模型的技能；利用分层模型的优势给模型加入结构；
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本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘，等等。本书也涉及神经网络、深度学习的、大数据处理等内容。本书面向愿意学习的和尝试数据挖掘的程序员。
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本书是Python数据分析与挖掘领域的公认的事实标准，第1版销售超过10万册，销售势头依然强劲，被国内100余所高等院校采用为教材，同时也被广大数据科学工作者奉为经典。 作者在大数据挖掘与分析等领域有10余年的工程实践、教学和创办企业的经验，不仅掌握行业的新技术和实践方法，而且洞悉学生和老师的需求与痛点，这为本书的内容和形式提供了强有力的保障，这是本书第1版能大获成功的关键因素。 全书共13章，分为三个部分，从技术理论、工程实践和进阶提升三个维度对数据分析与挖掘进行了详细的讲解。 第一部分 基础篇（第1～5章） 主要讲解了Python数据分析与挖掘的工具和技术理论，包括数据挖掘的基础知识、Python数据挖掘与建模工具、数据挖掘的建模过程，以及挖掘建模的常用算法和原理等内容。 第二部分 实战篇（第6～12章） 通过工程实
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Python算法交易实战 塞巴斯蒂安·多纳迪奥（SebastienDonadio）著,刘江峰,瞿源 译 人民邮电出版社
《Python算法交易实战》一书是金融科技系列图书的力作，带领读者深入理解现代电子交易市场和市场参与者之间的交互与运作方式，包含建模、交易、风控等重要主题，以及通过基于Python的机器学习和数据分析等技术实现算法交易的相关知识和实践技巧，从而让读者实现有竞争力的算法交易，华丽变身金融交易大神。 通过阅读本书，你将能够： 了解现代算法交易系统和策略的组成部分； 掌握一些有代表性的交易策略的运作、实施和分析方法； 使用 Pytho在交易信号和策略中应用机器学习算法； 量化并构建 Pytho交易策略的风险管理系统； 构建回测器来运行模拟交易策略，以提高交易系统的性能； 在实际市场中部署和整合交易策略，以维持和提高赢利能力； 使用 Pytho设计、构建一个实用并能带来盈利的算法交易机器人。 本书包含丰富实用的案例和代码示例，
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