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1.本书由Python编程基础和Python数据结构与算法两部分构成,加强Python基础知识学习的同时,列举了Python各种主题相关的所有要点; 2.每章根据知识要点精心选择了考官或面试官可能提出的问题,并进行了全面详细的解答,可以做到举一反三。 本书是一本指导Python程序员顺利通过技术面试的实用指南。全书共14章,分为Python基础和Python数据结构与算法两部分。本书涵盖的内容包括Python简介,数据类型与内置函数,Python中的运算符,决策与循环,用户自定义函数,类和继承,文件,算法分析与大O符号,基于数组的序列,栈、队列和双端队列,链表,递归,树,搜索和排序。在对Python的相关主题进行简要介绍的同时,本书还附加了面试官可能向读者提出的问题,这些问题按章排列,便于读者由浅入深地学习。 本书适合
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本书可以分为4个部分:本书的前3章介绍Python中的函数。第Ⅱ部分包含第4~7章,介绍Python类与语言对象模型。第Ⅲ部分包含第8章和第9章,介绍字符串与数据。第Ⅳ部分包含无法融入前三部分的所有内容。
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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、随机森林、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;■ 进一步有效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;■ 熟悉优选的算法,如梯度提升、随机森林、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
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