Python科学计算及实践 清华大学出版社 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！
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Python编程从入门到实践+快速上手+极客编程+Python数学编程网络爬虫开发(图灵+异步出品)【星愿文化】 可开发票 如需请联系在线小当当客服
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Python人工智能实践（高等学校计算机专业) 梁爱华、王雪峤、倪景秀 清华大学出版社 【新华书店正版书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 关注店铺可享店铺优惠
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Python机器学习及实践——从零开始通往Kaggle竞赛之路 2022年度版【新华书店总店自营店】 正版图书 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
该书帮助大量对机器学习、数据挖掘感兴趣的读者朋友整合时下最流行的基于Python语言的程序库：如Scikit-learn，NLTK，XGBoost，TensorFlow等，并且针对现实中遇到的数据，甚至是Kaggle竞赛（时下世界最流行的机器学习竞赛平台）中的分析任务，快速搭建有效的机器学习系统。同时，作者力求减少读者为了理解本书，而对编程技能、数学背景的过分依赖；进而降低机器学习模型的实践门槛，让更多的兴趣爱好者体会到使用经典模型以及最新的高效方法解决实际问题的乐趣。同时，笔者对每一个关键术语都提供了标准的英文表述，也方便读者朋友更加快速查阅、理解相关的英文文献。
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[可开发票]PYTHON数据分析与可视化实践 孙玉林、余本国 著 正版保证
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Python从入门到项目实践(超值版) 超值微视频版 聚慕课教育研发中心 清华大学出版社 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠!
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Python算法从入门到实践 薛小龙 清华大学出版社 【新华书店正版图书书籍】 正版全新书籍 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达 关注店铺可享店铺优惠!
"《Python算法从入门到实践》面向接近没有算法编程经验的零基础读者，实现算法零基础到高手的跨越。讲解了Python算法的核心知识和技巧，这些知识能够帮助开发者迅速掌握Python算法的精髓，编写出更加高效的代码。"
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Python机器学习及实践 从零开始通往Kaggle竞赛之路 范淼 李超 Python机器学习实战入门图书 Python 售后无忧 机器学习书籍 清华大学出版
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（1）知识覆盖全面，内容新颖独特，涵盖基于模型的算法、无模型方法、深度Q-学习、策略梯度和多智能体强化学习等算法以及国际前沿研究和热点方向。 （2）侧重基本概念和基础知识，总结提炼强化学习和深度强化学习的理论研究。 （3）重点突出在OpenAI Gym工具包下使用PyTorch和TensorFlow框架的深度强化学习算法。 （4）详尽分析特定场景领域的数学建模和理论推导过程，理论讲解深入浅出，应用实例简洁易懂，源代码清晰易理解。 （5）适合作为大学生的教材以及工程师的参考书籍。在有限篇幅内系统精炼地阐明基本理论、方法，辅以典型的理论分析、实例和相关程序，化繁为简，便于学习和认知。
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[正版新书]Python数据可视化从入门到项目实践:版 宋翔 清华大学出版社 计算机
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《案例学Python（基础篇）》通过典型案例详细介绍了Python的面向对象、文件操作、标准库函数、异常处理，多线程开发等基础内容，以及网络开发、Tkinter图形化界面开发、数据库开发、Flask Web开发、Django Web开发，数据可视化等应用。此外，还重点讲解了2个项目开发案例，帮助读者初步掌握Python开发基础。 《案例学Python（进阶篇）》通过典型的项目案例详细讲解了Python在实践中的具体用法，案例涵盖了Python语言应用的大部分领域，主要包括游戏开发、Web网站开发、数据可视化开发、网络爬虫开发、GUI桌面开发、多媒体开发、办公自动化开发、图像视觉开发、机器学习开发、深度学习开发等。
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本书特色 ? 《Python数据可视化从入门到项目实践:版》主要包括使用Python内置对象以及NumPy和Pandas中的核心对象为图表构建数据的方法、Matplotlib图表的整体组成、创建图表的基本流程和两种编程方式、设置Matplotlib默认选项、使用Matplotlib库创建图形和坐标系、设置图形外观、设置坐标轴、为数据点添加注释、添加图表标题和图例、添加网格线和参考线，以及将图表保存为图片文件、使用Matplotlib/Seaborn/Pyecharts三个库创建不同类型的图表，以及使用它们进行数据可视化项目实战等。 ? 《Python数据可视化从入门到项目实践:版》结构系统，内容细致，概念清晰，注重技术细节的讲解，通用操作和特定操作相辅相成，使读者可以在最短的时间内学会Python数据可视化编程。 ? 《Python数据可视化从入门到项目实践:版》赠送示例源代码、重点内容的多媒体视频教程和教学课件。 读者
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本书在不涉及大量数学与编程知识的前提下，从零开始，逐步带领读者熟悉并掌握当下的基于Python 3的人工智能编程工具：包括，但不限于数据分析（Pandas），以及支持单机（Scikit-learn）、深度（PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle）和分布式（PySpark-ML）机器学习的开源程序库等。
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