Python程序设计基础与应用 第2版 董付国 程序设计 机械工业出版社 工科高等院校大数据专业类书籍 计算机网络程序设 【全店支持发票 请联系客服】
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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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Python数据分析、挖掘与可视化【善水图书 正版保真】 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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Python进 实际应用开发实战 华章程序员书库 英 马修 威尔克斯 9787111701040 机械工业出版社 正版图书
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Python学习手册 原书第5版(2册) [美]马克·卢茨 机械工业出版社 【新华全新正版书籍】
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Python语言程序设计 本书系统讲解Python程序设计语言以及基本程序设计 实现和调试方法等基础知识 机械工业出版社
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Python学习手册： [美]鲁特兹 著；侯靖 译 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】
Python可移植、功能强大、易于使用，是编写独立应用程序和脚本应用程序的理想选择。无论你是刚接触编程或者刚接触Python，通过学习《Python学习手册（第3版）》，你可以迅速高效地精通核心Python语言基础。读完《Python学习手册（第3版）》，你会对这门语言有足够的了解，从而可以在你所从事的任何应用领域中使用它。 《Python学习手册（第3版）》是作者根据过去10年用于教学而广为人知的培训课程的材料编写而成的。除了有许多详实说明和每章小结之外，每章还包括一个头脑风暴：这是《Python学习手册（第3版）》独特的一部分，配合以实用的练习题和复习题，让读者练习新学的技巧并测试自己的理解程度。 《Python学习手册（第3版）》包括： 类型和操作——深入讨论Python主要的内置对象类型：数字、列表和字典等。 语句和语法——在Python
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《华章程序员书库·Python编程实战：运用设计模式、并发和程序库创建高质量程序》由Python开发者社区知名技术专家MarkSummerfield亲笔撰写，全球资深Python专家DougHellmann作序鼎力推荐，是Python领域最有影响力的著作之一。书中通过大量实用的范例代码和三个完整的案例研究，全面而系统地讲解了如何运用设计模式来规划代码结构，如何通过并发与Cython等技术提升代码执行速度，以及如何利用各种Python程序库来快速开发具体的应用程序和游戏。 《华章程序员书库·Python编程实战：运用设计模式、并发和程序库创建高质量程序》共8章：第1~3章分别介绍了Python的几种设计模式（创建型设计模式、结构型设计模式和行为型设计模式）；第4章和第5章详细讲解了Python的高级并发技术以及Cython的用法；第6章具体介绍了Python的高级网络编程；第7章阐释了如何用Tkinter开发图
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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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前 言基 础 篇章 数据挖掘基础21.1 某知名连锁餐饮企业的困惑21.2 从餐饮服务到数据挖掘31.3 数据挖掘的基本任务41.4 数据挖掘建模过程41.4.1 定义挖掘目标41.4.2 数据取样51.4.3 数据探索61.4.4 数据预处理71.4.5 挖掘建模71.4.6 模型评价71.5 常用的数据挖掘建模工具71.6 小结9第2章 Python数据分析简介102.1 搭建Python开发平台122.1.1 所要考虑的问题122.1.2 基础平台的搭建122.2 Python使用入门132.2.1 运行方式142.2.2 基本命令152.2.3 数据结构172.2.4 库的导入与添加202.3 Python数据分析工具222.3.1 Numpy232.3.2 Scipy242.3.3 Matplotlib242.3.4 Pandas262.3.5 StatsModels272.3.6 Scikit-Learn282.3.7 Keras292.3.8 Gensim302.4 配套资源使用设置312.5 小结32第3章 数据探索333.1 数据质量分析333.1.1 缺失值分析343.1.2 异常值分析343.1.3 一致性分析373.2 数据特征分析373.2.1 分布分析
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