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Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库,已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主,从实战角度出发,讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务,旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境·NumPy:用ndarray实现高维数组的高效存储与操作·Pandas:用DataFrame实现带标签 列式数据的高效存储与操作·Matplotlib:实现各种数据可视化·Scikit-Learn:用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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自然语言处理(NLP)属于人工智能与计算机语言学的交叉领域,处理的是计算机与人类语言之间的交互问题。随着人机交互需求的日益增长,计算机具备处理当前主要自然语言的能力已经成为了一个必然趋势。NLTK正是这一领域中一个强大而稳健的工具包。 在这本书中,我们首先会介绍一些与NLP相关的知识。然后,我们会探讨一些与数据科学相关的任务,通过这些任务来学习如何从零开始构建自定义的标识器和解析器。在此过程中,我们将会深度探索NLP领域的基本概念,为这一领域各种开源的Python工具和库提供具有实践意义的见解。接下来,我们将会介绍如何分析社交媒体网站,发现热门话题,进行舆情分析。后,我们还会介绍一些用于处理大规模文本的工具。 在阅读完本书之后,您将会对NLP与数据科学领域中的概念有一个充分的了解,并能将这些知识应用到日常
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金融科技时代已经到来,善于将金融理论与IT技术进行深度融合的人,将成为新时代独具竞争力的金融科技类人才。无论是打算在金融领域求职的新人,还是希望进一步提升个人能力的“职场老手”,本书都值得一看。 1.内容前沿,将Python编程与金融分析、风险管理巧妙结合,金融科技新时代。 2.源于实践,整合了作者20余年的金融从业经验和Python编程实践。 3.实例丰富,44个金融实战案例,彰显Python在金融领域运用的简洁与高效。 4.注重效率,清晰的编程步骤和详尽的代码注释,帮你轻松理解并掌握Python编程。 5.覆盖面广,案例涵盖货币市场、债券市场、股票市场、期货市场和期权市场。 6.聚焦风控,深度剖析各类金融产品的风险,讨论风险管理的重要工具和量化模型。
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如果你了解基本的数学知识,并且知道怎么使用Python编程,那你已经具备研究信号处理的基础条件了。与大部分讲解这一复杂学科的图书不同,本书基于实践。它通过讲解如何在真实世界中如何应用数字信号处理来介绍相关技术。仅仅通过章,你能将一个声音信号分解为谐波,并通过修改这些谐波来生成新的信号。 本书介绍了谱分析、滤波器、卷积以及快速傅里叶变换等技术。本书同时还提供了练习和样例代码,以帮助你更还地理解内容。 通过本书,你将学到以下内容: 周期信号及其频谱 简单波形的谐波结构 啁啾以及其他频谱随时间变化的信号 噪声信号以及源自自然的噪声 用于音高估计的自相关函数 用于压缩的离散余弦变换 用于频谱分析的快速傅里叶变换 频域中时间上的操作和滤波器的关联 线性时不变系统理论 广播中用到的调幅
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