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Python实战速成手册 数据分析+机器学习+深度学习 方勇 著 人民邮电出版社 9787115574497
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会写代码≠能做好项目! 建立有序生产环境 迅速融入开发团队 高效处理项目问题 网罗Python项目开发中的流程,让你的编程事半功倍 Python项目与封装/团队开发环境/问题驱动开发/源码管理(Mercurial) Jenkins持续集成(CI)/环境搭建与部署的自动化(Ansible)/Django框架…… 日本极客和书虫们的智慧结晶和经验总结 BeProud里不乏极客和书虫们。在这里,很多人对特定领域的了解程度能吓掉你的下巴。大家一旦发现感兴趣的事,就会拿出私人时间来学习、实践。要知道,极客和书虫们不会为这种事情吝啬时间。 正如人们印象中的那样,极客和书虫们大多有些怪癖,但BeProud 的员工都具备下列共识。 ?希望能不做不想做的事 ?希望学会好的方法并付诸实践 ?希望工作时有个好心情
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《计算机科学丛书:Python语言程序设计》特色 以“基础先行”方法介绍基本程序设计概念和方法,帮助学生循序渐进地学习所有必需和重要的基本概念。 以“问题驱动”方法讲授程序设计技术,强调问题求解,而非语法。通过广泛的趣味性实例(涉及数学、自然科学、商业、金融、游戏、动画和多媒体领域)来激发学生的学习兴趣,为求解这些问题,适时地引入相关的语法和库。 可以灵活介绍GUI相关主题。~6章使用内置的Turtle图形模块,其余部分使用Tkinter,这两种工具都是简单、易学的程序设计教学工具。每章的开始都有GUI实例,每章末尾还有专门的GUI练习。
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Python数据科学指南【正版图书】 正版书籍,满额减,电子发票
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习。本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,这些都是一个成功的数据科学专家所必需掌握的。阅读本书,你将学会:■ 揭示数据科学算法的完整范畴;■ 高效地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库;■ 了解进阶回归方法的建模和变量选择;■ 进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;■ 熟悉先进的算法,如梯度提升、森林、旋转森林等。本书特色:■ 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中。
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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语言因其具有丰富且强大的库,以及简单容易上手的特性,目前几乎活跃在所有的技术领域,包括人工智能、大数据分析处理、机器学习与深度学习、金融量化交易、网络开发、服务器编程、Web编程、运维自动化、物联网等领域。越来越多的新人都急切希望找到一本容易上手的Python入门书。本书就能满足零基础读者的Python需求,书中所有的知识点都通过大小示例让读者反复练习,激发读者学习兴趣,快速掌握Python编程技巧,获得生产力。
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适读人群 :人工智能及相关领域研究人员、程序员,计算机及数据科学专业在校生 算法与代码兼顾,理论与实践结合 很丰富:7种算法,50段实现,55个实例,总代码量5295行,全面而不冗余 很扎实:对经典有效的机器学习算法的核心内容进行了相当详细的推导 很应用:将理论实打实地用Python代码写出来,可以解决的任务 很前沿:叙述了TensorFlow框架、Inception-v3 from Google、迁移学习等前沿技术
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