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AI时代Python金融大数据分析实战:ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀 关东升 著 北京大学出版社
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人工智能数学基础 python语言 高等数学基础 微积分 泰勒公式与拉格朗日乘子法等讲解书籍 唐宇迪 李琳 侯惠芳 王社
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Python 优化算法实战 从推公式到写代码 Gurobi优化器线性规划整数规划多目标优化动态规划图与网络分析智能优化算
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◎本书把Python技术和量化投资实例结合起来,分4个篇章介绍了Python工具、量化投资统计与计量分析方法、量化投资组合与资产定价理论及应用,以及量化投资策略。 ◎本书实例丰富,有很强的针对性,各章详细介绍了实例的具体操作过程,读者只需按照所介绍的步骤按部就班地操作,就能掌握全书的内容。 ◎本书可供经管类本科高年级学生与研究生参考使用,同时对从事数据分析的实际工作者也大有裨益。 ◎本书配套实例的全部数据文件。
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%26nbsp;%26nbsp;%26nbsp;%26nbsp;传统教材的不足:传统教材的风格偏重理论定义和运算技巧,想以此高效地打下机器学习的数学基础,针对性和可读性并不佳。%26nbsp;%26nbsp;%26nbsp;%26nbsp;《机器学习线性代数基础:Python语言描述》的优势:本书以机器学习涉及的线性代数核心知识为重点,进行新的尝试和突破:从坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩这5个维度,环
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AI时代Python量化交易实战:ChatGPT让量化交易上翅膀 关东升 韩文锋 9787301344859 北京大学出
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Python编程宝典(迅速提高编程水平的100个关键技能) 软件工具-程序设计
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AI时代Pytho金融大数据分析实战:ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀 关东升 着北京大学出版社978730134
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码上行动:用ChatGPT学会Python编程 袁昕 著 北京大学出版社 正版图书
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金融大数据分析新模式:一本专注于帮助金融大数据分析师在AI时代实现晋级、提高效率的图书。书中介绍了如何使用 ChatGPT 来完成金融大数据分析的各个环节,并通过实战案例展示了ChatGPT在实际金融大数据分析中的应用方法。
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从零开始 Python基础培训教程 杨焓 编 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
系统全面:零基础入门+编程进阶+开发实战,锻炼编程思维实用性强:学得会+用得上+做得出,全面提升编程技能排忧解难:“常见异常与解析”指点新手上路,为编程避坑
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Python机器学习一本通 北京大学出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
217个实训案例+28集同步教学视频+调试通过的源代码+数据集,将算法与编程进行了完美融合。
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Python Web开发从入门到精通 北京大学出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
本书力求简单、全面,坚持以实战为主、理论为辅,覆盖了 Web 开发的全部过程。 (1)案例教学。本书包含大量的示例代码,示例简洁且紧扣主题,读者只需参考源码,修改示例,就能得到自己想要的结果,真正实现了让读者看得懂、学得会、做得出。 (2)系统全面。全面讲解Python 基础、数据库基础、前端基础、Python Web流行框架、实战、运维部署等内容。由于 Python Web 不局限于某一个框架,所以本书分别讲解了当前比较流行的 4 个框架,使读者在开发工作中能做到融会贯通。 (3)贴身实训。全书安排了 12 个“实战演练”,都是作者多年的实战开发经验的总结。通过“实战演练”实训,读者能够尽快巩固知识,做到举一反三。 (4)排忧解难。全书安排了 26 个“新手问答”,帮助初学者解决常见疑难问题。
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Python数据科学实践 常象宇 等 著 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
本书是狗熊会政委团队力作,特别适合数据科学领域的Python小白快速上手。——王汉生(北京大学光华管理学院教授)本书依托数据科学精品案例并结合大量场景和行业应用,让Python不再枯燥,更加有用、有趣。——李广雨(狗熊会CEO)仿照本书第8章的方法,我对本书书名进行了一次分词:Python、数据科学、实践。这三个关键词各自都拥有海量的书籍资料,但用生动有趣的语言将三者结合起来,却是一件极为难的事情。在阅读本书的过程中,我惊奇地发现原来日常生活中形形色色的数据能与Python编程发生如此奇妙的“化学反应”,而本书正是通过这种方式让读者真切地感受到数据科学的魅力。——邱怡轩(美国普渡大学统计学专业博士,卡内基梅隆大学博士后)
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机器学习与经济大数据分析:基于Python实现 数字中国·数字经济创新规划教材 刘征驰
本书是一本以Python语言为工具,融合数学、信息科学与经济学等多领域知识的交叉学科教材。本书有以下特点: 将机器学习建模思想分散融入各类数学模型中。例如,将 模型拟合 融入线性回归,将 模型评估 融入逻辑回归,将 核函数 融入支持向量机,将 集成学习 融入决策树????帮助读者体会隐藏于模型背后的机器学习建模核心思想,有效提高学习效率。 注重模型原理、代码实现与应用场景的紧密结合。对于每个机器学习模型,先以一个简洁例子引入其应用场景,再通过数学建模介绍算法内在逻辑并辅以核心代码实现,最后结合实际场景展示模型应用效果,达到理论、技术、应用的融会贯通。 配备丰富数字资源。各章均配有习题答案、插图原图以及教辅资源,既便于教师备课和授课,也有利于学生课后进一步领会和练习书中内容。此外,本书还提供两
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(1)没有高深的理论,每一章都是以实例为主,读者可参考源码,能得到自己想要的结果。目的是让读者看得懂、学得会、做得出。 (2)因为专注,所以专业。并行编程、网络编程略带难度;数据库、Django 框能强大,内容丰富。然而,本书并没有将这些组件的每一个细节都介绍到。因为笔者发现,只要牢牢掌握基础和项目开发中很常用的部分,能触类旁通,顺利项目。 (3)每章都配备常见面试题。目的是让读者看完讲解之后,尽快巩固知识,举一反三,学以致用,并为未来求职面试打下基础,少走弯路。 (4)从小白到高手的捷径指南。本书既适合非计算机专业出身的编程初学者,也适合刚刚毕业或即将毕业走上工作岗位的广大学生,或已经有编程经验但想转行做 Python 应用开发的专业人士。同时,本书还可以作为广大职业院校、计算机培训班的教学参考用书。
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