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Python科学计算 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
《Python科学计算（原书第2版）》讲解如何使用Python科学计算软件包来实现和测试复杂的数学算法，第2版针对Jupyter笔记本用户更新了部分代码，并新增了讲解SymPy的章节。书中首先介绍Python相关知识，涵盖IPython、NumPy和SymPy，以及二维和多维图形的绘制。之后讨论不同领域的应用实例，涉及常微分方程、偏微分方程和多重网格，并展示了处理Fortran遗留代码的方法。全书内容简洁，示例丰富，所有代码均可免费下载，是广大科技工作者和理工科学生的有益参考。
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本书是一本在PyTorch环境下学习机器学习和深度学习的综合指南，可以作为初学者的入门教程，也可以作为读者开发机器学习项目时的参考书。 本书讲解清晰、示例生动，深入介绍了机器学习方法的基础知识，不仅提供了构建机器学习模型的说明，而且提供了构建机器学习模型和解决实际问题的基本准则。 本书添加了基于PyTorch的深度学习内容，介绍了新版Scikit-Learn。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的
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Python标准库 (美)荷尔曼 著,刘炽 等译 机械工业出版社【正版书籍】 【热销推荐，正版现货，全国三仓就近发货，物流快捷，欢迎选购！】
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Python机器学习实践 [意]安德烈·朱萨尼（Andrea Giussani） 机械工业出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书提供了使用Python开发机器学习应用程序的基本原理。主要内容包括：机器学习概念及其应用；数据预处理、降维；各种线性模型、集成学习方法、随机森林、提升方法；自然语言处理、深度学习等。本书跟进了机器学习的最新研究成果，比如近几年提出的著名算法XGBoost和CatBoost，以及SHAP值。这些方法是机器学习领域中新颖且先进的模型。 本书目的是向读者介绍从业人员采用的解决机器学习问题的主要现代算法，跟踪机器学习领域研究前沿，并为初学者提供使用机器学习的方法。本书覆盖面广，对所有希望在数据科学和分析任务中使用机器学习的人来说，本书既是一本很好的学习资料，同时也是一本实战教程，其中介绍了多种统计模型，并提供了大量的相应代码，以将这些概念一致地应用于实际问题。
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金融从业者每天都要与海量的数据打交道，如何从这些数据中挖掘出需要的信息，并进行相应的分析，是很多金融从业者非常关心的内容。本书以功能强大且较易上手的Python语言为编程环境，全面讲解了金融数据的获取、处理、分析及结果呈现。 全书共16章，内容涉及Python基础知识、网络数据爬虫技术、数据库存取、数据清洗、数据可视化、数据相关性分析、IP代理、浏览器模拟操控、邮件发送、定时任务、文件读写、云端部署、机器学习等，可以实现舆情监控、智能投顾、量化金融、大数据风控、金融反欺诈模型等多种金融应用。无论是编程知识还是金融相关知识，本书都力求从易到难、循序渐进地讲解，并辅以商业实战案例来加深印象。 本书定位为一本金融科技入门读物，但书中的数据挖掘与分析思想对其他行业来说也具备较高的参考价值。本书又是一个
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Python深度学于TensorFlow(第2版)9787111712244 正版新书七鲤鱼图书专营店 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
（1）作者经验丰富：核心作者在大数据和人工智能领域有着超过年的工作经验，实战经验丰富，其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。 （2）书升级：第1版销量和口碑俱佳，是深度学的书，第2版根据TensorFlow本升级，技术、实战、针对、易读一步提升。 （3）TensorFlow领域事实标准：因为内容扎实、可读强，第1版被读者誉为TensorFlow领域的标准著作，是读者的shou选。 （4）深度学星：本书是《Python深度学于PyTorch（第2版）》的姊妹篇，这两本书均是深度学的书。 （5行谋划、通俗易懂：本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划，目的是确保高质量内容的同时，让深度学降低。
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Python程序设计 从编程基础到专业应用 第2版 章宁,李海峰 编 机械工业出版社
采用任务驱动的教学理念，每章第一节均给出了本章要完成的任务（案例），所有知识点均围绕该案例实现。重新设计和组织Python编程基础部分的内容，使其更适合初学者学习、记忆、理解和运用。丰富数据分析与可视化的内容，包括 NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn类库。通过二维码向读者提供所有编程实例的讲解视频等扩展内容，同时为教师提供了电子课件、习题答案、源代码等辅助教学资源。
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本书系统阐述Python在金融领域的应用，不仅涵盖核心的金融理论及相关数学概念，还详细讲解行业使用的先进金融模型及Python解决方案。本书首先介绍Jupyter Notebook的设置，随后讲解一系列金融分析中广泛应用的库（如TensorFlow、Keras、NumPy、SciPy、scikit-learn等），这些库可以帮助分析师做出基于数据分析的高效投资决策。书中结合常见的金融概念（如股票、期权、利率及其他金融衍生品等）讲解如何开发金融应用程序以及利用不同的算法实现风险分析。之后，你将学习如何对时间序列数据进行统计分析，了解如何搭建算法交易平台以利用高频数据设计交易策略，以及如何构建事件驱动的回溯测试系统来检验交易策略，评价不同策略的业绩表现。zui后，你将探索金融前沿领域正在运用的机器学习和深度学习技术。本书适合对Python定量研究感兴趣的金融从业者、数据分析
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1.教材以就业为导向，以能力为本位，为培养高素质技能型专业人才服务，反映产业升级、技术进步和职业岗位变化的要求，努力体现新知识、新技术、新工艺和新方法。2.对接中慧云启科技集团的《Python程序开发》1 X职业技能标准。3.融入课堂思政内容，让学生养成诚信品质、敬业精神、责任意识、遵纪守法意识、社会适应性；注重诚实守信、爱岗敬业、沟通合作等素质和能力培养，融入市场、质量、安全和环保意识等。
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